STATISTICA Power Analysis and Interval Estimation
Анализ мощности и интервальное оценивание

Вычисление размера выборки

Анализ мощности STATISTICA во всех ниже перечисленных критериях вычисляет размер выборки как функцию от ошибки первого рода и стандартного отклонения. Анализ мощности STATISTICA вычисляет мощность как функцию от размера выборки, стандартного размера и ошибки первого рода для критериев:

• стандартный t-критерий

• 2-выборочный t-критерий для независимых выборок

• 2-выборочный t-критерий для зависимых выборок

• Спланированные контрасты

• 1-факторный ANOVA

• 2-факторный ANOVA

• Хи-квадрат для одиночной дисперсии

• F-критерий для двух дисперсий

• Z-критерий (или хи-квадрат критерий) простых пропорций

• Z-критерий 2 независимых пропорций

• F-критерий значимости множественной регрессии

• t-критерий значимости парной корреляции

• Z-критерий сравнения 2-х независимых корреляций

• Логранговый критерий в анализе выживаемости

• Логранговый критерий экспоненциальной выживаемости с накапливаемым периодом

• Критерий равенства экспоненциальных выживаемостей с накапливаемым периодом

• Хи-квадрат значимости в моделировании структурными уравнениями

• Критерий "лучшей подгонки" при моделировании структурными уравнениями в подтверждающем факторном анализе

• ... и многое другое!

Вычисление доверительных интервалов

Современные статистические процедуры основаны на теории доверительных интервалов. Анализ мощности STATISTICA – уникальная программа в своем роде, которая вычисляет доверительные интервалы для множества статистических величин, таких как стандартизованный размер эффекта (в t-критерии и ANOVA), корреляционный коэффициент, квадрат составной корреляции, пропорция выборки, различие между пропорциями (как для зависимых и независимых выборок). Эти возможности можно использовать для построения доверительных интервалов для таких величин, как мощность и размер выборки, при этом позволяя пользователю использовать данные из одного исследования для построения точных доверительных интервалов требуемого размера выборки в другом исследовании.

Калькуляторы статистического распределения

Кроме широкого спектра распределений доступных во всех модулях STATISTICA, модуль Анализ мощности STATISTICA предоставляет специальные возможности, которые достаточно полезны при проведении мощных вычислений. Эти процедуры включают нецентральное t, нецентральное F, нецентральное хи-квадрат, хи-квадрат, биномиальное распределение коэффициента корреляции и точное распределение квадрата составного коэффициента корреляции, которые можно вычислять для неизвестных параметров, а также для обработки "ненулевых" наблюдений. 

Например, при вычислении корреляции Пирсона можно находить не только значения р, как функции от r и N при rho=0, но и для других значений rho, при попадании наблюдаемого r в конкретную процентную точку, при любом N.

Пример приложения. Рассмотрим задачу проведения 1-факторного Дисперсионного анализа при изучении эффекта наркотиков. Вначале рассмотрим результаты предварительного анализа. В данном анализе рассматривается 4 группы, в каждой из которых содержится N = 50 объектов, причем значение F-статистики равно 15.4. На первом шаге из полученной информации можно (a) оценить величину эффекта размерности при помощи доверительных интервалов, (b) использовать эту информацию для установки нижнего предела подходящего размера выборки в текущем исследовании.

После ввода данных в соответствующем диалоговом окне, результаты появляются немедленно. На рисунке слева приведены результаты исследования.

 В данном примере мы получили, что 90-процентный доверительный интервал со среднеквадратичным стандартизованным эффектом лежит между .398 и .686. Для эффекта такой величины не удивительно, что 90% апостериорный доверительный интервал мощности находится в диапазоне от .989 до 1. Мы можем использовать эту информацию для построения доверительных интервалов реального размера N для достижения необходимой мощности (в нашем случае, .90). Доверительный интервал лежит между 12 и 31. Исходя из этого, мы можем быть уверены, что в 90% случаев размер выборки не превышает 31, имея при этом мощность, равную .90. 

С другой стороны, возвращаясь к нашему анализу, рассмотрим связь между мощностью и эффектом размера для выборки объемом 31. 

Первый график (слева) показывает достаточно точно, что пока эффект размера для исследуемого наркотика находится в доверительном интервале из предыдущего анализа, мощность будет достаточно высокой. Напротив, если мы сравним результаты полученного размера выборки с предыдущим анализом (например, 50 человек в группе), то обнаружим, что мощность остается достаточно умеренной, даже для эффектов порядка 0.28 (см. график справа). В Анализе мощности STATISTICA эта процедура занимает не более 1-2 минут.