Tham số phi tập trung - nó là gì, nó làm gì, giá trị được đề xuất là gì?

Tôi đã cố gắng cải thiện kiến thức thống kê của mình, đặc biệt là liên quan đến xác định kích thước mẫu và Phân tích sức mạnh thống kê. Nhưng dường như càng đọc tôi càng cần đọc.

Dù sao, tôi đã tìm thấy một công cụ có tên G * Power dường như làm mọi thứ tôi cần nhưng tôi đang gặp vấn đề trong việc hiểu Thông số phi tập trung, nó là gì, nó làm gì, giá trị được đề xuất là gì?

Thông tin trên wikipedia v.v không đầy đủ hoặc tôi không làm tốt lắm việc hiểu nó.

Tôi đang tiến hành một loạt hai bài kiểm tra z đuôi nếu đó là bất kỳ sự giúp đỡ nào.

ps Ai có thể thêm các thẻ tốt hơn cho câu hỏi này?

power-analysis power non-central

— Deepend
nguồn

$\chi^2$

Sức mạnh của kiểm tra thống kê được tính bằng cách chỉ định mô hình xác suất cho quy trình tạo dữ liệu theo giả thuyết thay thế và tính toán phân phối lấy mẫu cho cùng một thống kê kiểm tra. Điều này bây giờ có một phân phối khác nhau.

$\chi^2$ $\chi^2$ $\chi^2$ dchisqpchisqrchisqncp

Nếu thống kê kiểm tra có phân phối chuẩn bình thường theo giả thuyết null, thì nó sẽ có phân phối bình thường khác không theo phương án thay thế. Ở đây có nghĩa là tham số phi tập trung. Đối với phép thử t theo giả định phương sai bằng nhau, giá trị trung bình được cho bởi:

δ = = \frac{μ_{1} - μ_{2}}{σ_{p o o tôi e d} / \sqrt{n}}

$\delta = \frac{\mu_1 -\mu_2}{\sigma_{pooled}/\sqrt{n}}$

nhập mô tả hình ảnh ở đây

$\delta$ $\delta$

— Adam
nguồn

μ_{2}

$\mu_2$

μ_{1}

$\mu_1$