Agri521'Blog分享 http://blog.sciencenet.cn/u/agri521 研究方向:作物模型、统计计算

博文

用SAS分析员估计样本含量和效能计算

已有 4250 次阅读 2010-7-16 10:09 |个人分类:统计计算|系统分类:科研笔记| SAS, 效能

估计样本含量时应当具备的条件如下:

  1. 确定检验水准α(第Ⅰ类错误的概率)
  2. 越小所需要的样本例数越多。一般情况下选α=0.05,同时根据专业知识确定单侧或双侧检验。如果A优于B或B优于A两种结果都可能发生,用双侧; 从专业上可以判定只可能出现一种结果时用单侧检验。

  3. 提出所期望的检验效能(1-β)
  4. 假设检验的效能是指当对立假设H1.为真时拒绝H0的概率。也 即,在特定的α水准下,若总体间确实存在着差异,此次实验能发现此差异的概率。要求检验效能越大,样本含量也就越大。实际上检验效能由Ⅱ类错误β大小所决 定,一般情况下选β在0.25-0.1之间,相应的检验效能在0.75-0.9之间。在实验设计时。检验效能不宜低于0.75,否则检验的结果很可能反映 不出总体的真实差异,出现非真实的阴性结果。在查阅文献时, 这个问题应引起研究者的注意。

  5. 容许误差δ=μ1-μ2
  6. 比较2个总体间的差值,若研究者无法得到总体参数的信息,可做预实验或用专业上认为有实际意义的差值代替。

  7. 总体标准差σ,或总体率π
  8. 可根据经验或预实验用样本标准差或样本率来估计参考值。

摘自:冯丽云等著,SAS for Windows 医学统计分析操作指南,郑州大学出版社,2001



https://wap.sciencenet.cn/blog-81938-342030.html

上一篇:R语言AIS软件包详解--look函数
下一篇:SAS与通径分析
收藏 IP: .*| 热度|

0

发表评论 评论 (0 个评论)

数据加载中...

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-11-1 07:39

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部