一名交通安全顾问想要比较两条不同街道上每小时行驶的汽车数。在为双样本 Poisson 率检验收集数据之前，该顾问使用功效和样本数量计算。他想要确定检验需要使用多大的样本数量才能达到功效 0.9 并检测到比较率 32 或 38（与基线率 35 相差 3）。
- 选择。
- 在比较率(R1)中，输入 32 38。
- 在功效值中，输入 0.9。
- 在基线率(R2)中，输入 35。
- 单击确定。
解释结果
要使用功效值 0.9 检测比较率 32，顾问需要使用样本数量 79。要使用功效值 0.9 检测比较率 38，顾问需要使用样本数量 86。分析员决定收集 86 个样本，以便使检验的功效值对于这两个比较率至少为 0.9。因为目标功效值 0.9 所生成的样本数量不是整数，所以 Minitab 还显示四舍五入的样本数量的功效（实际功效）。
双样本 Poisson 率检验
正在检验比较比率 = 基线比率 (与 ≠)
正在计算基线比率的功效 = 35
α = 0.05
样本 1 和样本 2 的观测值“长度” = 1, 1
结果
| 比较率 | 样本数量 | 目标功效 | 实际功效 |
|---|---|---|---|
| 32 | 79 | 0.9 | 0.902793 |
| 38 | 86 | 0.9 | 0.902550 |
