Tôi đang cố gắng hiểu tính toán công suất cho trường hợp của hai bài kiểm tra mẫu độc lập (không giả sử phương sai bằng nhau nên tôi đã sử dụng Satterthwaite).
Đây là một sơ đồ mà tôi tìm thấy để giúp hiểu quá trình:
Vì vậy, tôi giả định rằng đã đưa ra những điều sau đây về hai quần thể và đưa ra các cỡ mẫu:
mu1<-5
mu2<-6
sd1<-3
sd2<-2
n1<-20
n2<-20
Tôi có thể tính giá trị tới hạn theo giá trị null liên quan đến xác suất đuôi trên 0,05:
df<-(((sd1^2/n1)+(sd2^2/n2)^2)^2) / ( ((sd1^2/n1)^2)/(n1-1) + ((sd2^2/n2)^2)/(n2-1) )
CV<- qt(0.95,df) #equals 1.730018
và sau đó tính toán giả thuyết thay thế (mà trong trường hợp này tôi đã học được là "phân phối không trung tâm"). Tôi đã tính beta trong sơ đồ trên bằng cách sử dụng phân phối không trung tâm và giá trị tới hạn được tìm thấy ở trên. Đây là kịch bản đầy đủ trong R:
#under alternative
mu1<-5
mu2<-6
sd1<-3
sd2<-2
n1<-20
n2<-20
#Under null
Sp<-sqrt(((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/(n1+n2-2))
df<-(((sd1^2/n1)+(sd2^2/n2)^2)^2) / ( ((sd1^2/n1)^2)/(n1-1) + ((sd2^2/n2)^2)/(n2-1) )
CV<- qt(0.95,df)
#under alternative
diff<-mu1-mu2
t<-(diff)/sqrt((sd1^2/n1)+ (sd2^2/n2))
ncp<-(diff/sqrt((sd1^2/n1)+(sd2^2/n2)))
#power
1-pt(t, df, ncp)
Điều này cho giá trị năng lượng là 0,4935132.
Đây có phải là cách tiếp cận chính xác? Tôi thấy rằng nếu tôi sử dụng phần mềm tính toán năng lượng khác (như SAS, mà tôi nghĩ rằng tôi đã thiết lập tương đương với vấn đề của mình bên dưới), tôi nhận được một câu trả lời khác (từ SAS là 0,33).
MÃ SỐ:
proc power;
twosamplemeans test=diff_satt
meandiff = 1
groupstddevs = 3 | 2
groupweights = (1 1)
ntotal = 40
power = .
sides=1;
run;
Cuối cùng, tôi muốn có được một sự hiểu biết cho phép tôi xem xét các mô phỏng cho các thủ tục phức tạp hơn.
EDIT: Tôi tìm thấy lỗi của tôi. nên đã được
1-pt (CV, df, ncp) KHÔNG 1-pt (t, df, ncp)
