«power» 태그된 질문

저는 현재 유사 실험 연구 논문을 작성 중입니다. 선택한 지역 내 인구가 적고 15 개만 기준에 맞기 때문에 표본 크기는 15입니다. t- 검정 및 F- 검정에 대해 계산할 최소 표본 크기는 15입니까? 그렇다면이 작은 표본 크기를 지원하는 기사 나 책을 어디서 구할 수 있습니까? 이 문서는 지난 월요일 이미 변호되었으며, …

70 t-test  sample-size  assumptions  power 

아마도 간단한 질문이 있지만 지금 당황하고 있습니다. 그래서 당신이 나를 도울 수 있기를 바랍니다. 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수가있는 최소 제곱 회귀 모델이 있습니다. 관계는 중요하지 않습니다. 이제 두 번째 독립 변수를 추가합니다. 이제 첫 번째 독립 변수와 종속 변수의 관계가 중요해집니다. 어떻게 작동합니까? 이것은 아마도 내 이해에 문제가 …

64 regression  multiple-regression  power  suppressor 

필자는 Geoff Cumming의 2008 년 논문 복제 및 간격을pppppp p p 읽었습니다 . 값은 미래를 모호하게 예측하지만 신뢰 간격은 훨씬 더 우수합니다 [Google Scholar에서 ~ 200 개의 인용] . 이것은 Cumming이 에 대해 논쟁 하고 신뢰 구간을 선호 하는 일련의 논문 중 하나입니다 . 그러나 내 질문 은이 논쟁에 관한 …

52 hypothesis-testing  p-value  power  replicability 

큰 그림: 샘플 크기를 늘리면 실험의 힘이 어떻게 증가하는지 이해하려고합니다. 강사의 슬라이드는 두 가지 정규 분포, 하나는 귀무 가설에 대한 것과 다른 하나는 대립 가설에 대한 것, 그리고 그 사이의 결정 임계 값 c를 사용하여 설명합니다. 그들은 표본 크기가 증가하면 분산이 낮아지고 첨도가 높아져 곡선 아래의 공유 영역이 줄어들어 유형 …

35 variance  sampling  power 

설문 조사 데이터에서 물류 모델을 만들고 싶습니다. 응답자 154 명만 인터뷰 한 4 개의 거주지 식민지에 대한 소규모 조사입니다. 내 종속 변수는 "만족스러운 전환으로 작동"입니다. 154 명의 응답자 중 73 명은 만족스럽게 직장으로 전환했지만 나머지는 그렇지 않다는 것을 알았습니다. 따라서 종속 변수는 본질적으로 이진이며 로지스틱 회귀를 사용하기로 결정했습니다. 7 개의 …

26 logistic  sample-size  assumptions  power  unbalanced-classes 

표본 크기는 6입니다. 이러한 경우 Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용하여 정규성을 검정하는 것이 합리적입니까? 나는 SPSS를 사용했다. 각 샘플을 얻는 데 시간이 걸리기 때문에 샘플 크기가 매우 작습니다. 의미가 없다면 테스트하기에 가장 적은 수의 샘플이 몇 개입니까? 참고 : 소스 코드와 관련된 실험을했습니다. 샘플은 소프트웨어 버전 (버전 A) 에서 코딩하는 데 소요되는 …

26 hypothesis-testing  normality-assumption  kolmogorov-smirnov  power 

두 샘플의 중앙값을 비교하기 위해 순위 합계 테스트를 사용하고 있으며 ( ) 다음과 크게 다릅니다 . 이러한 작은 값 이 의심 스럽거나 매우 큰 표본을 갖는 것과 관련된 높은 통계적 힘에 기인해야합니까? 의심스럽게 낮은 값 과 같은 것이 있습니까?p pn = 120000엔=120000n=120000p = 1.12E-207피피p피피p

24 hypothesis-testing  p-value  sample-size  power 

이 질문은 이전에 요청했다되었습니다 여기 와 여기 하지만 난 대답이 직접 문제를 해결할 수 있다고 생각하지 않습니다. 저전력 연구가 오 탐지 가능성을 높였습니까? 일부 뉴스 기사에서이 주장을합니다. 예를 들면 다음과 같습니다. 낮은 통계 능력은 나쁜 소식입니다. 저전력 연구는 실제 효과를 놓칠 가능성이 높으며 그룹으로서 더 높은 비율의 오탐 (즉, 실제가 …

23 hypothesis-testing  power  false-discovery-rate 

저는 지난주 에 성격 및 사회 심리학 협회 회의에 참석하여 Uri Simonsohn이 선험적 힘 분석을 사용하여 표본 크기를 결정하는 것은 그 결과가 가정에 너무 민감하기 때문에 본질적으로 쓸모가 없다는 전제와의 대화를 보았습니다. 물론,이 주장은 내가 방법론 수업에서 배운 것과 많은 저명한 방법 론자들 (대부분 Cohen, 1992 ) 의 권고에 위배 …

23 hypothesis-testing  power-analysis  effect-size  power  methodology 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

회의에 참석하는 동안 실험 결과를 평가하기위한 베이지안 통계의 옹호자들에 의해 약간의 추진이있었습니다. 그것은 잦은 통계보다 진지한 결과에 대한 민감성, 적절성 및 선택성 모두로 희미합니다. 나는이 주제를 어느 정도 살펴 보았고 지금까지 베이지안 통계를 사용할 때의 이점에 대해서는 확신이 없다. 그러나 베이지안 분석은 인식을 뒷받침하는 Daryl Bem 의 연구 를 반박하는 …

19 bayesian  power  frequentist 

로지스틱 회귀와 t- 검정의 검정력은 동일합니까? 그렇다면, 그들은 "데이터 밀도 동등성"이어야합니다. 즉, 동일한 수의 기본 관측치가 고정 된 알파 0.05가 주어지면 동일한 검정력을 얻습니다. 두 가지 경우를 고려하십시오. [parametric t-test] : 이항 관측에서 30 개의 드로우가 만들어지고 결과 값이 평균화됩니다. 이것은 그룹 A (이항 Pr이 .70의 발생)에 대해 30 번 …

18 logistic  t-test  power  power-analysis 

콕스 비례 위험 모델에 대해 배웠습니다. 로지스틱 회귀 모형에 적합한 경험이 많으므로 직관을 구축하기 위해 coxphR "survival"에서 사용 glm하는 모형을로 사용 하는 로지스틱 회귀 모형 과 비교했습니다 family="binomial". 코드를 실행하면 : library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) summary(glm(status-1 ~ age, data=lung, family="binomial")) 나는 각각 0.0419와 …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

통계에 대한 소개를 작성하라는 요청을 받았으며 p- 값과 전력의 관계를 그래픽으로 표시하는 방법을 고심하고 있습니다. 이 그래프를 생각해 냈습니다. 내 질문 : 이것을 표시하는 더 좋은 방법이 있습니까? 여기 내 R 코드가 있습니다 x <- seq(-4, 4, length=1000) hx <- dnorm(x, mean=0, sd=1) plot(x, hx, type="n", xlim=c(-4, 8), ylim=c(0, 0.5), …

16 r  teaching  power 

일부 통계 테스트는 강력하고 일부는 그렇지 않습니다. 견고성은 정확히 무엇을 의미합니까? 놀랍게도이 사이트에서 그런 질문을 찾을 수 없었습니다. 또한 때로는 테스트의 견고성과 강력 함이 함께 논의됩니다. 직관적으로 두 개념을 구분할 수 없었습니다. 강력한 테스트 란 무엇입니까? 강력한 통계 테스트와 다른 점은 무엇입니까?

14 statistical-significance  power  robust