Statmate. Seu tamanho de amostra e assistente de alimentação
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Statmate. Classificação e resumo

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Statmate. Descrição

O aplicativo Statmate foi projetado para realizar a adivinhação de avaliar quantos pontos de dados você precisa para um experimento e facilita calcular rapidamente o poder de um experimento para detectar várias diferenças hipotéticas. Seu formato baseado em assistente leva você através das etapas necessárias para determinar as compensações em termos de riscos e custos. Não há curva de aprendizado com o Statmate porque é auto-explicativo. Toda a documentação que você precisa é construída diretamente no programa. Por que assuntos de tamanho da amostra Muitos experimentos e ensaios clínicos são executados com poucos assuntos. Um estudo fraco é desperdiçado esforço se mesmo os efeitos substanciais de tratamento não serão detectados. Ao planejar um estudo, portanto, você precisa escolher um tamanho de amostra apropriado. Sua decisão depende de um número de fatores, incluindo, como você espera que seus dados sejam, como você está disposto a arriscar por percorrer uma diferença por acaso, e como você deve ser que seu estudo detectará uma diferença, se existir. Statmate mostra as tradeoffs Alguns programas perguntam quanto poder estatístico você deseja e quão grande é um efeito que você está procurando e, em seguida, informa qual tamanho da amostra você deve usar. O problema com essa abordagem é que muitas vezes você não consegue realmente saber disso com antecedência. Você quer projetar um estudo com poder muito alto para detectar efeitos muito pequenos e com uma definição muito rigorosa de significância estatística. Mas isso exige muitos assuntos, mais do que você pode pagar. O Statmate 2 mostra as possibilidades e ajuda você a entender as tradefas em termos de risco e custo para que você possa fazer decisões de tamanho de amostra de som e energia. E quanto ao poder? Você também precisa saber se suas experiências completas têm energia suficiente. Se uma análise resultar em uma conclusão "estatisticamente significante", é bem fácil interpretar. Mas interpretar os resultados "não estatisticamente significativos" é mais difícil. Nunca é possível provar que um tratamento tinha efeito zero, porque minúsculas diferenças podem não ser detectadas. Statmate mostra o poder de sua experiência para detectar várias diferenças hipotéticas.

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