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样本量估算的统计学方法

2019-08-26 3页 pdf 754KB 87阅读

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木子与

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样本量估算的统计学方法样本量估算的统计学方法曹振波博士,教授,博导caozhenbo@sus.edu.cn运动人体科学系样本量计算软件SASPASSIBMSPSSSamplePowerG*powerhttp://www.gpower.hhu.de/G*power3的webWindows版Mac版下载后,安装程序软件启动后的画面统计方法的选择选择统计方法处ExactFisherFtest方差分析ttest差异性t检验χ2testΧ2检验Ztest非参数检验目录t检验的分析相关分析单因素方差分析双因...
样本量估算的统计学方法
样本量估算的统计学方法曹振波博士,教授,博导caozhenbo@sus.edu.cn运动人体科学系样本量计算软件SASPASSIBMSPSSSamplePowerG*powerhttp://www.gpower.hhu.de/G*power3的webWindows版Mac版下载后,安装程序软件启动后的画面统计方法的选择选择统计方法处ExactFisherFtest方差ttest差异性t检验χ2testΧ2检验Ztest非参数检验目录t检验的分析相关分析单因素方差分析双因素方差分析χ2检验重复测定的方差分析有重复有交互作用的方差分析t检验的分析①选择「ttest」t检验的分析②进一步选择分类Correlation~相关系数Means:~(matchedpairs)配对样本t检验Means:~(twogroups)独立样本t检验Means:~(onesamplecase)单样本t检验Genericttest不常用选择Means:~(twogroups)t检验的分析③确定想得到的参数Apriori:~研究设计时,想知道所需样本量nCompromise:~α与β比值固定(不常用)Criterion:~计算α(一般α=0.01,0.05、不需要计算)Posthoc:~计算研究结果的检验效能power(1-β)Sensitivity:~试验完成后,计算效应量effectsize一般,红字的选项比较常用t检验的分析④各个参数的设定Tailone=单侧检验,two=双侧检验.一般选择twoEffectsize效应量.t检验里,采用Cohen(1988)的计算方法,小=0.2,中=0.5,大=0.8.不知如何选择时,填入0.5.αerrprob一般0.05.0.01也可以.Power检验效能,0.8以上OKAllocationratio2组样本量n比值.最后点击Calculatet检验的分析④结果里给出了所需样本量也就是说,保证得到效应量0.5(中)的前提下,设定α=0.05并且检验效能0.8时,需要每组有64个样本.相关分析相关分析,[Testfamily]=ttests[Statisticaltest]=Correlation:~然后用「t检验的power分析③」同样的操作步骤.Effectsize|r|:小0.1中0.3大0.5不知如何选择时,填0.3单因素方差分析①[Testfamily]=Ftests,然后选择ANOVA单因素方差分析②设置各个参数Effectsize小0.1,中0.25,大0.4一般0.25αerrprob一般0.05Power0.8以上Numberofgroups分组数量双因素方差分析①[Testfamily]=Ftests,然后选择ANOVA双因素方差分析②2因素中,计算水平数多的因素Apriori:Effectsize小0.1,中0.25,大0.4这里0.4αerrprob一般0.05Power0.8以上Numeratordf(水平数-1)计算交互作用的检验效能时,(A水平数-1)×(B水平数-1)(不常用)Numberofgroups水平数(分组数量)计算交互作用的检验效能时,(A水平数)×(B水平数)双因素方差分析③总样本量73例如,A因素:4水平(组),B因素:3水平,总共有12水平、73/12=6.08…,需要样本量7例如,A因素:4水平(组),B因素:2水平,总共有8水平、73/8=9.125…,需要样本量10Χ2检验Χ2检验,[Testfamily]=χ2tests[Statisticaltest]=Goodness-of-fit~然后按照「t检验的分析③」的步骤操作.Effectsize,小0.1中0.3大0.5不知道如何选择时0.3重复测定的方差分析①下面是重复测定的方差分析的例子.[Testfamily]=Ftests,然后选择1st2nd3rdA101113B121514C101316重复测定的方差分析②参照「t检验的分析③」Apriori:Effectsize小0.1,中0.25,大0.4一般0.25αerrprob一般0.05Power0.8以上Numberofgroups分组数量.有多个重复测定因素时.一般为「1」Repetition水平(重复测定)的次数这里设定为3次Corramongrepmeasures水平间的相关(组内相关系数).不知道时「0」.通过预实验得到推测值时,计入推测值Nonsphericitioncorrectionε球面假设.1时没有F修正下限=1/(水平(重复测定)的次数-1)这里,1/(3-1)=0.5重复测定的方差分析③结果显示总样本数为86.水平(重复测定)的次数是3,因此86/3=28.666…,实验对象应为29人有重复有交互作用的方差分析①[Testfamily]=Ftests,选择数据例如下b1b2a1a2a3a1a2a3A1097D6510B1188E8611C1096F7715有重复有交互作用的方差分析②参照「t检验的power分析③」Apriori:Effectsize小0.1,中0.25,大0.4这里0.25αerrprob一般0.05Power0.8以上Numberofgroups分组数.B1和b2有两组,填入2.Repetition水平(重复测定)的次数这里设定为a1~a3,3次Corramongrepmeasures水平间的相关(组内相关系数).不知道时「0」.通过预实验得到推测值时,计入推测值有重复有交互作用的方差分析③结果:需要44人.水平(重复测定)的次数是3,因此44/3=14.666…,实验对象应为15人
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