双样本 t 的功效和样本数量 的方法和公式

请选择您所选的方法或公式。

计算功效

这些计算依赖具有非中心参数 λ 的 t 分布。

非中心参数

单侧功效(H1μ 1 > μ 2

功效 = 1 – t(tα; v, λ)

单侧功效(H1μ 1 < μ 2

功效 = t(–tα; v, λ)

双侧功效(H1μ 1μ 2

功效 = 1 – t(tα/2; v, λ) + t(–tα/2; v, λ)

表示法

说明
λ t 的非中心参数
δ 两个总体均值之间的差值
σ 标准差
n 每个样本的样本数量
t(x; v, λ)x 处求值的 t 分布的 CDF,其自由度为 v,非中心参数为 λ
t α 单侧临界值(自由度为 v 的 t 分布的 α 上限点)
t α/2 双侧临界值(自由度为 v 的 t 分布的 α/2 上限点)
v 误差的自由度 = 2n – 2
λ t 的非中心参数

计算样本数量和差值

如果您提供了功效和样本数量值,Minitab 将计算差值。如果您提供功效和差值,Minitab 将计算样本数量的值。

对于这两种情况,Minitab 将结合使用迭代算法和功效等式。在每次迭代时,Minitab 都为试验样本数量或试验差值计算功效,并在功效达到您请求的值时停止。

目标功效和实际功效

当 Minitab 计算样本数量时,它可能会发现没有任何样本数量整数值生成目标功效。在类似情况下,Minitab 会在实际功效旁边显示功效的目标值,实际功效是一个对应于整数样本数量的值,它与目标值最接近,但大于目标值。

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