Sự khác biệt là gì?
Đó là sự khác biệt nhỏ nhất mà bạn muốn phát hiện giữa giá trị giả thuyết của một tham số tổng thể và giá trị thực tế. Bạn không biết giá trị thực tế, thường là vì bạn không thể đo lường tất cả các đơn vị trong tổng thể. Sự khác biệt còn được gọi là hiệu ứng dân số, hoặc đơn giản hơn, hiệu ứng.
Sự khác biệt ảnh hưởng đến sức mạnh của kiểm định giả thuyết và nghiên cứu ANOVA (phân tích phương sai). Trước khi thu thập dữ liệu để kiểm tra giả thuyết hoặc ANOVA, bạn có thể thực hiện phân tích công suất và kích thước mẫu để xác định xem công suất có đủ cao để phát hiện sự khác biệt hay không.
Tôi sử dụng giá trị chênh lệch tối thiểu nào trong phân tích công suất và kích thước mẫu cho thử nghiệm Z hoặc thử nghiệm t?
Trong hộp thoại chính, bạn cần chỉ định sự khác biệt tối thiểu mà bạn muốn phát hiện. Cách bạn thể hiện sự khác biệt này phụ thuộc vào việc bạn đang tiến hành thử nghiệm một mẫu hay hai mẫu:
Đối với kiểm định Z 1 mẫu hoặc 1 mẫu t, hãy biểu thị sự khác biệt về mặt giả thuyết rỗng. Ví dụ: giả sử bạn đang kiểm tra xem điểm kiểm tra trung bình của học sinh có khác với giá trị rỗng hay không. Nếu bạn muốn phát hiện sự khác biệt của ba điểm, bạn sẽ nhập 3 vào Sự khác biệt.
Đối với thử nghiệm t 2 mẫu, hãy biểu thị sự khác biệt vì sự khác biệt giữa tổng thể có nghĩa là bạn muốn có thể phát hiện ra. Ví dụ, giả sử bạn đang điều tra ảnh hưởng của độ chua của nước đến sự phát triển của hai quần thể nòng nọc. Nếu bạn quan tâm đến sự khác biệt từ 4 mm trở lên, bạn sẽ nhập 4 vào Sự khác biệt.
Đối với phép thử t được ghép nối, hãy biểu thị sự khác biệt vì sự khác biệt giữa tổng thể được ghép nối có nghĩa là bạn muốn có thể phát hiện. Ví dụ, giả sử bạn đang điều tra ảnh hưởng của chương trình dự bị SAT đối với điểm toán SAT của một nhóm học sinh. Nếu bạn quan tâm đến chênh lệch điểm số từ 100 trở lên, bạn sẽ nhập 100 vào Chênh lệch.
Khi ước tính kích thước mẫu, nếu bạn chọn Ít hơn làm giả thuyết thay thế của mình, thì bạn phải nhập giá trị âm trong Phần chênh lệch. Nếu bạn chọn Lớn hơn, bạn phải nhập một giá trị dương.
Tôi sử dụng giá trị chênh lệch tối thiểu nào trong phân tích công suất và kích thước mẫu cho ANOVA một chiều?
Để tính toán công suất hoặc kích thước mẫu, bạn cần ước tính sự khác biệt giữa phương tiện cấp yếu tố thực tế nhỏ nhất và lớn nhất. Ví dụ: giả sử bạn đang lập kế hoạch thử nghiệm với bốn điều kiện điều trị (bốn cấp độ yếu tố). Bạn muốn phát hiện sự khác biệt giữa giá trị trung bình của nhóm kiểm soát là 10 và mức trung bình là 15. Trong trường hợp này, bạn muốn có thể phát hiện sự khác biệt ít nhất là 5.
Tôi nên sử dụng giá trị hiệu ứng tối thiểu nào trong phân tích công suất và kích thước mẫu cho thiết kế giai thừa hoặc thiết kế Plackett-Burman?
Khi tính toán công suất hoặc số lần lặp lại, bạn cần xác định hiệu ứng tối thiểu mà bạn muốn phát hiện. Bạn thể hiện hiệu ứng này như là sự khác biệt giữa phương tiện cấp yếu tố thấp và cao. Ví dụ: giả sử bạn đang cố gắng xác định ảnh hưởng của nhiệt độ cột đến độ tinh khiết của sản phẩm. Bạn chỉ quan tâm đến việc phát hiện sự khác biệt về độ tinh khiết lớn hơn 0,007 giữa mức nhiệt độ thấp và cao. Trong hộp thoại, nhập 0,007 vào Hiệu ứng.
Tôi nên sử dụng giá trị nào cho sự chênh lệch tối thiểu trong thiết kế giai thừa đầy đủ chung?
Chỉ định sự khác biệt giữa mức nhỏ nhất và lớn nhất của các hiệu ứng chính. Để cung cấp kết quả thận trọng, Minitab dựa trên phân tích sức mạnh và kích thước mẫu dựa trên hiệu ứng chính có số lượng cấp độ lớn nhất.