Поиск предсказательных интервалов при повторных экспериментах для размера эффекта вероятности воспроизведения.

1. Откройте программу L ePrep. Отметьте Replication (Повторение).
2. Введите число степеней свободы (degrees of freedom).

Df = (n1+n2)-2;

1. Поставьте галочку на interval estimates (Интервальная оценка)
2. Отметьте Standartized. Введите в соответствующее поле значение размера эффекта по Коэну (Cohen)
3. Отметьте t. Введите значение t – критерия Стьюдента. Проверьте, совпало ли p – значение - окно «two – tailed p».

Рисунок 11 Совпадение р-значения в LePrep и ESCI JSMS

 

1. Отметьте Prediction intervals (интервал предсказания). Выберите значение 99%.
2. Обратите внимание на значение в окне «effect size in a replication» (размер эффекта при повторе) (см. Рисунок 12) – в данном интервале будет находиться размер эффекта при повторном эксперименте. Выпишите данное значение в графу: «99%-й ПИ для d_{c »} (В примере на Рисунке 12 99%-й ПИ для d_c: [-1.115,-0.326])

 

Рисунок 12 Значение параметров при повторном эксперименте

Полученные значения на Рисунке 12:

[-0.992,-0.436] – оценочный интервал для размера эффекта по Коэну при бесконечном числе повторов опыта

[-10.663,-3.110] – предсказательный интервал для критерия Стьюдента при повторном эксперименте

[0, 9.8121∙10^-04] – предсказательный интервал для р-значения при повторном эксперименте

[-1.115, -0.326] - предсказательный интервал для размера эффекта по Коэну при повторном эксперименте

Интервалы важны для оценки, так как они отражают возможные значения, а не частные, как точечные оценки

 

1. Нестандартизированный размер эффекта

Отметьте Unstandardized. Введите значение размера эффекта в единицах измерения выборки (ES). Выпишите данное значение в графу: «99%-й ПИ для ES _»

Проследите как изменились интервалы и совпали ли они с интервалами из ESCI JSMS (Рисунок 13). Какие выводы можно сделать?

 

 

Рисунок 13 Значение интервалов для нестандартизированного размера эффекта

 

1. Отметьте psrep - вероятность воспроизведения. Вероятность получения такого же результата в последующих экспериментах.

Посмотрите на рисунок 14. Окно psrep.

Psrep - вероятность воспроизведения.

Окно p – предсказательный интервал для вероятности воспроизведения. Выпишите данные значения в графу: «Вероятность воспроизведения, Psrep с 99%-ым ПИ».

Рисунок 14 вероятность воспроизведения (psrep)

 

Мощность критерия и необходимый минимальный объем выборки:

1. Откройте программу G*Power.
2. Расчет мощности критерия

1) На вкладке test family выберите t tests

2) На вкладке Statistical tests (Статистические тесты) выберите Means: difference between two independent means(two groups). (Среднее: различие между двумя независимыми средними (две группы))

3) На вкладке type of power analysis (тип анализа мощности)выберите Post hoc: Compute achieved power …(После получения данных: расчет достигнутой мощности)

4) В окне Input Parameters (Входные параметры):

a. отметьте tail(s) – two.

b. в поле Effect size введите значения размера эффекта по Коену (стандартизированного) (см. графу «Размер эффекта по Коэну, d _C» в таблице).

c. в поля Sample size group 1 (2) введите объемы выборок (см. n1, n2 в таблице).

5) Нажмите Calculate (Расчет). В графу «Достигнутая мощность, 1 – β» выпишите значение Power(1 – β err prob).

6) Окно Output Parameters (Выходные параметры): выпишите значение Power (1-β) в графу «Достигнутая мощность, 1 – β».

 

Рисунок 15 расчет мощности критерия

1. Необходимый минимальный объем выборки:

 

1) На вкладке type of power analysis выберите A priori:Compute required sample size …(До получения данных: Расчет требуемого объема выборки)

2) В окне Power (1-β) введите значение 0,95 (в идеале он должен быть 1)

3) В окне allocation ratio введите отношение объемов выборки n1 и n2.

4) Нажмите Calculate. (Расчет)

5) В графу: «Необходимые минимальные объемы выборок при α = 0,01 и 1 – β = 0,95» выпишите значения sample size group 1(2) для выборок n1(n2).

 

Рисунок 16 расчет необходимого минимального объема выборки

 

Что можно сказать по графикам? Достаточен ли был объем выборок? Достаточно ли одного изолированного исследования, чтобы сделать определенные выводы?

 

⇐ Предыдущая12

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: