Saya bertanya-tanya apakah ada rumus ukuran sampel seperti rumus Lehr yang berlaku untuk uji-F? Rumus Lehr untuk uji-t adalah , di mana adalah ukuran efek ( misalnya ). Ini dapat digeneralisasikan ke mana adalah konstanta yang tergantung pada tingkat tipe I, kekuatan yang diinginkan, dan apakah seseorang melakukan tes satu sisi atau dua sisi.Δ = ( μ 1 - μ 2 ) / σ n = c / Δ 2 c
Saya mencari formula yang sama untuk uji-F. Statistik pengujian saya didistribusikan, di bawah alternatif, sebagai F non-pusat dengan derajat kebebasan dan parameter non-sentralitas , di mana hanya bergantung pada parameter populasi, yang tidak diketahui tetapi dianggap mengambil nilai . Parameter ditetapkan oleh percobaan, dan adalah ukuran sampel. Idealnya saya mencari rumus (lebih disukai yang terkenal) dari bentuk mana hanya bergantung pada tipe I yang menilai dan daya.
Ukuran sampel harus memenuhi mana adalah CDF dari F non-sentral dengan dof dan parameter non-sentralitas , dan adalah tipe I dan tipe II rate. Kita dapat mengasumsikan , yaitu harus 'cukup besar'.F ( x ; k , n , δ ) k , n δ α , β k ≪ n
Upaya saya mengutak-atik ini dalam R belum membuahkan hasil. Saya telah melihat disarankan tetapi cocok belum tampak sangat baik.
sunting: awalnya saya secara samar-samar menyatakan bahwa parameter non-sentralitas 'tergantung' pada ukuran sampel. Setelah dipikir-pikir, saya menemukan itu terlalu membingungkan, sehingga membuat hubungan menjadi jelas.
Juga, saya dapat menghitung nilai dengan menyelesaikan persamaan implisit melalui pencari akar ( misalnya metode Brent). Saya mencari persamaan untuk memandu intuisi saya dan untuk digunakan sebagai aturan praktis.
sumber
Jawaban:
Halaman web " Power Tools for Epidemiologist " menjelaskan:
Perbedaan Antara Dua Sarana (Lehr):
Persentase Perubahan Sarana
Lihat juga: iSixSigma " Cara Menentukan Ukuran Sampel " dan RaoSoft " Kalkulator Ukuran Sampel Online ".
sumber