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次の式は、比率の検定で使用される検定統計量を提供します。

提案された a/b テストについて、治療グループ (p2) が 95% の信頼水準で統計的有意性を示すために必要な最小値を示そうとしています。つまり、p2 についてこの方程式を解こうとしています。総人口サイズ、処理される割合、および Z 値がわかっていることを考えると、これは簡単なことのように思えます。しかし、私は代数に行き詰まっています。

特定の信頼度の p 値が満たされるまで p2 の値の範囲を実行する R スクリプトを作成しましたが、それは問題を解決するためのずさんな方法です。

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私はこれを代数的に（またはそれが綴られていますが）気にしません。

次の場合に注意してください

Z = diff(p) / se(p)

それから

0 = diff(p) / se(p) - Z

その後uniroot、関数が作業を行います。以外のすべての値を指定しp2、uniroot0 に解決される値を探します。

zdiff <- function(p2, p1, n1, n2, alpha = 0.025) 
{
  ((p1 - p2) - 0) / sqrt(p1 * (1-p1) / n1 + p2 * (1-p2) / n2) - qnorm(alpha, lower.tail = FALSE)
}

uniroot(f = zdiff,
        p1 = .5, n1 = 50, n2= 50, 
        interval = c(0, 1))

$root
[1] 0.311125

$f.root
[1] -1.546283e-06

$iter
[1] 5

$init.it
[1] NA

$estim.prec
[1] 6.103516e-05

したがって、サンプル サイズが 50 で p1 = .5 の場合、両側アルファ = 0.05 レベルで統計的に有意な結果を生成するには、p2 を 0.311125 未満にする必要があります。

于 2016-05-11T19:36:19.157 に答える