功率分析計算器

如何使用

1. 首先选择数据结构：一个均值、两个均值、一个比例或两个比例。
2. 選擇您想要解決的問題：所需的樣本量、達到的功效或最小可偵測效果。
3. 設定 alpha、尾部和現實效果假設，然後在進行分析之前將結果用作計劃基線。

假設總結

• 在資料收集之前，使用阿爾法、尾部和現實效果假設來確定研究規模。
• 對於兩組模式，第一個版本假定群組大小是平衡的。
• 對於比例模式，頁面會在內部將基線和目標速率轉換為標準化效果。

頁面計算什麼

1. 所選模式將您的研究設計映射到常態近似檢定統計量。
2. Alpha 和 Tail 確定臨界閾值。
3. 然後，該頁面會求解所需的樣本大小、達到的功率或最小可偵測效果。

效能分析與樣本量

樣本量 回答一個精確的問題，例如“我們需要多少個回答才能使估計值在 ±3 分之內？”此頁面回答了一個偵測問題，例如“我們需要多少用戶才能在 alpha 5% 時偵測到 80% 功率的 +2 點提升？”

如果决策会议中的语言是关于置信区间宽度的，请首先使用样本大小页面。如果是为了检测或排除实际影响，请使用功效分析。

如何考慮效應大小

• 选择一个可以改变决策的效应，而不仅仅是一个恰好非零的微小效应。
• 对于均值，实际效果取决于相对于 sigma 的预期差异。
• 对于比例而言，基线和目标率很重要。从 10% 到 15% 提升 5 个百分点与从 60% 到 65% 提升 5 个百分点的标准化效果不同。
• 如果您的西格瑪或基線率不確定，請執行一小部分情境，而不是將一個數字視為固定事實。

計劃完成後做什麼

规划设计后，数据收集完成后转到匹配分析页面。

• 樣本量計算器
  当规划目标是置信区间宽度而不是测试灵敏度时，请使用此选项。
• T 檢驗計算器
  当结果是平均值并且您需要置信区间或测试结果时，请在收集后移至此处。
• 方差分析計算器
  當設計比較三個或更多組的平均結果時移至此處。
• 卡方檢定計算器
  移至此处进行基于计数的比较和收集后的列联表。
• 統計（推理和測試）
  傳回鄰近推理、迴歸和分佈工具的主題中心。

常見問題解答

相關計算器

• 樣本量計算器
• T 檢驗計算器
• 方差分析計算器
• 統計推理中心

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