অনুপাতের দ্বি-নমুনা তুলনা, নমুনা আকারের অনুমান: আর বনাম স্টাতা

Question

অনুপাতের দ্বি-নমুনা তুলনা, নমুনা আকারের অনুমান: আর বনাম স্টাতা

আমি নমুনা আকারের জন্য বিভিন্ন ফলাফল পেয়েছি:

ইন আর

power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05)

ফলাফল: প্রতিটি গ্রুপের জন্য (সুতরাং 161)।$n = 160.7777$

ইন Stata

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05)

ফলাফল: প্রতিটি গ্রুপের জন্য ।$n = 174$

কেন পার্থক্য? ধন্যবাদ।

বিটিডাব্লু, আমি এসএএস জেএমপি-তে একই নমুনা আকারের গণনা চালিয়েছি , ফলাফল: (আর ফলাফলের মতো প্রায় একই)।$n = 160$

Answer 1

পার্থক্যটি এই কারণে ঘটেছিল যে স্টাতার sampsiকমান্ড (স্টাটা 13 হিসাবে অবহেলিত এবং প্রতিস্থাপন করা হয়েছে power) ডিফল্টরূপে ধারাবাহিকতা সংশোধন ব্যবহার করে, আর আর power.prop.test()(স্টাটা দ্বারা ব্যবহৃত সূত্রের বিশদগুলির জন্য, দেখুন [পিএসএস] পাওয়ার টোপপ্রোপারেশনস ) দেখুন। nocontinuityবিকল্পের সাহায্যে এটি পরিবর্তন করা যেতে পারে , যেমন,

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) nocontinuity

যা প্রতি গ্রুপে 161 এর নমুনা আকার দেয়। ধারাবাহিকতা সংশোধনের ব্যবহার আরও রক্ষণশীল পরীক্ষা দেয় (অর্থাত্ বৃহত্তর নমুনার আকার) এবং নমুনার আকার বৃদ্ধি পাওয়ায় স্পষ্টতই কম গুরুত্ব দেয় matters

ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল, bpower(তাঁর এইচএমস্ক প্যাকেজের অংশ) এর নথিতে , উল্লেখ করেছেন যে ধারাবাহিকতা সংশোধন ছাড়াই সূত্রটি বেশ নির্ভুল, যার ফলে সংশোধনটি অগ্রাহ্য করার জন্য কিছুটা ন্যায়সঙ্গততা প্রদান করা হয়েছে।

Comments

দুর্দান্ত উত্তর। দেখে মনে হচ্ছে যে আমার পোস্টে দুটি পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য নয় পার্থক্যের কারণ কিন্তু সত্য যে এই পদ্ধতির মধ্যে একটি ধারাবাহিকতা সংশোধন ব্যবহার করছে এবং অন্যটি নয়।

— মাইকেল এম

ধন্যবাদ। মাত্র দুটি অনুপাত (যেমন, একটি 2x2 টেবিল) দিয়ে, আপনি বিকল্পটিকে দুটি অনুপাত বা একটি অনুপাত এবং বৈষম্যের অনুপাত হিসাবে নির্দিষ্ট করে কিনা তা বিবেচ্য নয়। এবং যেহেতু ফিশারের নির্ভুল পরীক্ষা দ্বি-নমুনা দ্বি-দ্বি সমস্যার জন্য রক্ষণশীল, তাই এর ভিত্তিতে বিদ্যুতের অনুমানগুলি ধারাবাহিকতা-সংশোধন সূত্র অনুসারে আরও নিকটবর্তী।

— ফিল শোম

ধন্যবাদ @pschumm। আমি Hmisc প্যাকেজটির চেষ্টা করেছিলামbsamsize(0.70, 0.85, alpha=0.05, power=0.90) এবং । $n_1=n_2=160.7777$

— dwstu