Stata Webinar

Tips and tricks - 28 октября, 2021

Panel-data analysis using Stata - 9 ноября, 2021

StatMate

Ваш размер выборки и мастер мощности.

GraphPadStatMate избавляет от догадок, оценивая, сколько точек данных Вам понадобится для эксперимента, и упрощает быстрое вычисление мощности эксперимента для обнаружения всевозможных гипотетических различий. Его формат, основанный на Мастере, проведет Вас через необходимые шаги для определения компромисса с точки зрения рисков и затрат. StatMate понятен, потому не требует обучения. Вся необходимая документация встроена прямо в программу.

Многие эксперименты и клинические испытания проводятся с очень небольшим количеством испытуемых. Недостаточно мощное исследование – это напрасные усилия, если даже значимые эффекты лечения остаются необнаруженными. Поэтому при планировании исследования Вам необходимо выбрать подходящий размер выборки. Ваше решение зависит от ряда факторов, включая то, насколько разрозненными Вы ожидаете увидеть свои данные, насколько Вы готовы рискнуть, случайно ошибочно обнаружив разницу, и насколько Вы должны быть уверены, что Ваше исследование обнаружит разницу, если она существует.

Почему Размер Выборки Важен

StatMate Показывает Вам Компромиссы

Некоторые программы спрашивают, какой статистической мощности Вы хотите и насколько большого эффекта Вы хотите добиться, а затем сообщают Вам, какой размер выборки следует использовать. Проблема с этим подходом в том, что зачастую Вы не можете знать об этом заранее. Вы хотите разработать исследование с очень высокой мощностью для обнаружения очень малых эффектов и с очень четким определением статистической значимости. Но для этого требуется много испытуемых, больше, чем Вы можете себе позволить. StatMate 2 показывает Вам возможности и помогает понять компромиссы с точки зрения риска и стоимости, чтобы Вы могли принимать обоснованные решения о размере выборки и мощности.

Мощности?

You also need to know if your completed experiments have enough power. If an analysis results in a «statistically significant» conclusion, it’s pretty easy to interpret. But interpreting «not statistically significant» results is more difficult. Its never possible to prove that a treatment had zero effect, because tiny differences may go undetected. StatMate shows you the power of your experiment to detect various hypothetical differences.