什么是差值?

差值是在检测总体参数的假设值与实际值时您想得到的最小差值。通常,由于您无法测量总体中的所有单元,因此不知道实际值。差值也称为总体效应,或仅称为效应。

差值影响假设检验和方差分析(简称 ANOVA)研究的功效。在为假设检验或方差分析收集数据之前,可以执行功效和样本数量分析以确定功效是否大到能够检测差值。

在 Z 检验或 t 检验的功效和样本数量分析中使用多大的最小差值?

在主对话框中,您需要指定想要检测的最小差值。表示此差值的方式取决于您执行的是单样本检验还是双样本检验:
  • 对于单样本 Z 或单样本 t 检验,根据原假设表示差值。例如,假设您要检验学生的平均考试成绩与原假设值之间是否存在差值。如果要检测三个点之间的差值,则在差值中输入 3。
  • 对于双样本 t 检验,将差值表示为您能够检测的总体均值之间的差值。例如,假设您正在研究水的酸性对两个蝌蚪种群生长的影响。如果所关注的差值在 4 毫米或以上,则在差值中输入 4。
  • 对于配对 t 检验,将差异表示为您能够检测的总体配对均值之间的差值。例如,假设您正在调查一个 SAT 预科项目对一组学生的 SAT 数学分值所产生的效应。如果所关注的分数差值在 100 或以上,则在差值中输入 100。

估计样本数量时,如果选择小于作为备择假设,则必须在“差值”中输入负值。如果选择大于,则必须输入正值。

在单因子方差分析的功效和样本数量分析中使用多大的最小差值?

为了计算功效或样本数量,您需要估计最小和最大实际因子水平均值之间的差值。例如,假设您计划执行一个具有四个处理条件(四个因子水平)的试验。您要检验控制组均值 10 与水平均值 15 之间的差值。在此情况下,您想要能够检测至少为 5 的差值。

在因子设计或 Plackett-Burman 设计的功效和样本数量分析中应使用多大的最小效应值?

当计算功效或仿行数时,需要指定想要检测的最小效应。您以高低因子水平均值之间的差值来表示此效应。例如,假设您正在尝试确定柱温对产品纯度的效应。您只关注检测低温和高温水平之间纯度差异大于 0.007 的情况。在对话框的效应中输入 0.007。

在一般全因子设计中应使用多大的最小差值?

指定主效应的最小水平和最大水平之间的差值。为了提供保守的结果,Minitab 使功效和样本数量分析基于具有最大水平值的主效应。

使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。  请阅读我们的政策