Statmate. La tua dimensione del campione e la procedura guidata di potenza
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Statmate. Classifica e riepilogo

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Statmate. Descrizione

L'applicazione Statmate è stata progettata per adottare le congetture per valutare quanti punti dati avrai bisogno per un esperimento e rende facile per te calcolare rapidamente il potere di un esperimento per rilevare varie differenze ipotetiche. Il suo formato basato su wizard ti porta attraverso le misure necessarie per determinare i compromessi in termini di rischi e costi. Non c'è curva di apprendimento con Statmate perché è auto-esplicativo. Tutta la documentazione di cui hai bisogno è costruito direttamente nel programma. Perché la dimensione del campione è importante Molti esperimenti e prove cliniche sono gestite con troppi soggetti. Uno studio sottovalutato è uno sforzo sprecato se anche gli effetti del trattamento sostanziali vanno inosservati. Quando si pianifica uno studio, quindi, è necessario scegliere una dimensione del campione appropriata. La tua decisione dipende da una serie di fattori, tra cui, quanto ti aspetti che ti aspetti che i tuoi dati siano, quanto desideri rischiare di trovare erroneamente la differenza per caso, e quanto sia sicuro che il tuo studio rileverà una differenza, se esiste. Statmate ti mostra i compromessi Alcuni programmi chiedono quanto potere statistico desideri e quanto è grande un effetto che stai cercando e poi ti dico quale dimensione del campione dovresti usare. Il problema con questo approccio è che spesso non puoi davvero sapere questo in anticipo. Vuoi progettare uno studio con un potere molto elevato per rilevare effetti molto piccoli e con una definizione molto rigorosa di significato statistico. Ma farlo richiede un sacco di soggetti, più di quanto tu possa permettersi. Statmate 2 mostra le possibilità e ti aiuta a capire gli scambi in termini di rischio e costi in modo da poter creare dimensioni del campione sonore e decisioni di potenza. E il potere? Devi anche sapere se i tuoi esperimenti completati hanno abbastanza potenza. Se un'analisi si traduce in una conclusione "statisticamente significativa", è piuttosto facile da interpretare. Ma interpretare i risultati "non statisticamente significativi" è più difficile. Non è mai possibile dimostrare che un trattamento ha avuto un effetto zero, perché minuscole differenze potrebbero non essere rilevate. Statmate ti mostra il potere del tuo esperimento per rilevare varie differenze ipotetiche.

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