Расчет мощности онлайн. Как рассчитать мощность онлайн: калькулятор для определения оптимального размера выборки

Как правильно рассчитать мощность исследования. Какие параметры нужно учитывать при расчете размера выборки. Как использовать онлайн-калькулятор для определения оптимального количества участников исследования. Почему важно проводить анализ чувствительности при планировании эксперимента.

Основные принципы расчета статистической мощности исследования

Статистическая мощность — это вероятность обнаружить эффект заданного размера при заданном уровне значимости. Она зависит от нескольких ключевых факторов:

• Размер выборки
• Размер эффекта
• Уровень значимости (обычно 0.05)
• Тип статистического теста

Чем больше размер выборки, тем выше статистическая мощность исследования. При этом слишком большая выборка может быть неоправданно затратной. Поэтому важно определить оптимальный размер выборки для достижения желаемой мощности (обычно 80% или выше).

Выбор размера эффекта для расчета мощности

Одна из главных сложностей при расчете мощности — необходимость заранее определить ожидаемый размер эффекта. Существует два основных подхода:

1. Использовать данные пилотного исследования или результаты аналогичных опубликованных работ.
2. Определить минимально значимый с клинической точки зрения размер эффекта.

При использовании второго подхода часто ориентируются на следующую классификацию размеров эффекта:

• 0.2 — малый эффект
• 0.5 — средний эффект
• 0.8 — большой эффект

Использование онлайн-калькулятора для расчета размера выборки

Онлайн-калькуляторы значительно упрощают процесс расчета необходимого размера выборки. Типичный калькулятор требует ввода следующих параметров:

• Тип статистического теста (например, t-критерий, корреляция)
• Количество групп (одна выборка или две независимые группы)
• Желаемая мощность (обычно 0.8 или выше)
• Уровень значимости (обычно 0.05)
• Ожидаемый размер эффекта

На основе этих данных калькулятор выдает рекомендуемый минимальный размер выборки для достижения заданной мощности.

Проведение анализа чувствительности при расчете мощности

Анализ чувствительности позволяет оценить, насколько сильно изменится требуемый размер выборки при варьировании входных параметров. Это особенно важно, когда есть неопределенность в оценке ожидаемого размера эффекта.

При проведении анализа чувствительности рекомендуется:

1. Варьировать размер эффекта в разумных пределах (например, ±20% от базовой оценки)
2. Рассмотреть различные уровни желаемой мощности (например, 80%, 85%, 90%)
3. Оценить влияние изменения уровня значимости (например, 0.05 vs 0.01)

Это позволит получить более полное представление о том, как различные факторы влияют на требуемый размер выборки.

Байесовский подход к оценке мощности исследования

В последние годы все большую популярность приобретает байесовский подход к оценке мощности, также известный как «байесовская мощность» или «доверительность» (assurance). В чем его особенности?

• Вместо фиксированного значения размера эффекта используется априорное распределение
• Учитывается неопределенность в оценке параметров
• Позволяет формально интегрировать результаты предыдущих исследований
• Дает оценку «истинной вероятности успеха» исследования

Байесовский подход особенно полезен, когда есть значительная неопределенность в оценке ключевых параметров, используемых при расчете мощности.

Практические рекомендации по расчету и интерпретации статистической мощности

При планировании исследования и расчете необходимого размера выборки рекомендуется следовать следующим принципам:

1. Обосновать выбор ожидаемого размера эффекта, опираясь на предыдущие исследования или клинические соображения
2. Использовать онлайн-калькуляторы для быстрой оценки требуемого размера выборки
3. Проводить анализ чувствительности, варьируя ключевые параметры
4. Рассмотреть возможность применения байесовского подхода, особенно при наличии априорной информации
5. Учитывать практические ограничения (бюджет, время, доступность участников) при определении окончательного размера выборки

Помните, что расчет мощности — это не просто математическое упражнение. Это важный этап планирования исследования, который помогает повысить шансы на получение надежных и информативных результатов.

Типичные ошибки при расчете статистической мощности

При расчете статистической мощности исследователи часто допускают ряд типичных ошибок. Каковы они и как их избежать?

• Недооценка размера эффекта: Это может привести к недостаточной мощности исследования. Рекомендуется использовать консервативные оценки размера эффекта.
• Игнорирование множественных сравнений: При проведении нескольких тестов необходимо учитывать поправку на множественные сравнения при расчете мощности.
• Пренебрежение анализом чувствительности: Важно оценить, как изменение параметров влияет на требуемый размер выборки.
• Использование неподходящего статистического теста: Убедитесь, что выбранный тест соответствует дизайну исследования и типу данных.
• Игнорирование практических ограничений: Учитывайте реальные возможности по набору участников и проведению исследования.

Роль мощности в интерпретации результатов исследования

Почему важно учитывать мощность исследования при интерпретации его результатов? Рассмотрим несколько ключевых аспектов:

1. Отрицательные результаты: Низкая мощность увеличивает риск ложноотрицательных результатов. Если исследование не обнаружило эффект, важно оценить, была ли достаточная мощность для его выявления.
2. Положительные результаты: В исследованиях с низкой мощностью положительные результаты могут быть менее надежными, так как увеличивается риск ложноположительных результатов.
3. Оценка размера эффекта: Исследования с низкой мощностью часто переоценивают размер эффекта, когда находят статистически значимые результаты.
4. Мета-анализ: При проведении мета-анализа важно учитывать мощность включенных исследований для правильной интерпретации общих результатов.

Таким образом, расчет и учет статистической мощности важны не только на этапе планирования, но и при анализе и интерпретации результатов исследования.

Калькулятор расчета мощности системы отопления

Выбор отопительной нагрузки при подборе системы отопления должен базироваться на расчете теплопотерь здания, сооружения или помещения, но в тех случаях, когда это невозможно, можно ориентироваться на усредненные значения требующейся отопительной мощности (для расчетной температуры в зимний период не ниже -26 градусов):

40 Вт/м² — для зданий с очень хорошей теплоизоляцией, минимальными теплопотерями через систему вентиляции, ориентацией на юг, т.е. здание соответствует европейским классам энергоэффективности  A +, A ++ или стандартам пассивного здания. 
60 Вт/м² — для зданий с очень хорошей теплоизоляцией, минимальными теплопотерями через систему вентиляции, ориентацией на юг, т.е. здание соответствует европейскому классу энергоэффективности  A. 
80 Вт/м² — для новых или старых зданий с хорошей (новой) теплоизоляцией со средними теплопотерями.
100 Вт/м² — для новых или старых зданий со средней теплоизоляцией и достаточно серьезными теплопотерями.
120 Вт/м² — для зданий с удовлетворительной толщиной теплоизоляции — например, старых зданий с новыми окнами и частично теплоизолированными стенами.

140 Вт/м² — для зданий с плохой теплоизоляцией и со старыми окнами.

Данные параметры приведены для помещений со стандартной высотой потолка — 2.5-2.7м.

1 Комната

Ширина

Высота

Желаемая температура

-Выбрать-6789101112131415161718192021222324252627282930

Потребление энергии

-Выбрать-140120100806040

Количество окон в комнате

-Выбрать-1234

2 Комната

Ширина

Высота

Желаемая температура

-Выбрать-6789101112131415161718192021222324252627282930

Потребление энергии

-Выбрать-140120100806040

Количество окон в комнате

-Выбрать-1234

3 Комната

Ширина

Высота

Желаемая температура

-Выбрать-6789101112131415161718192021222324252627282930

Потребление энергии

-Выбрать-140120100806040

Количество окон в комнате

-Выбрать-1234

4 Комната

Ширина

Высота

Желаемая температура

-Выбрать-6789101112131415161718192021222324252627282930

Потребление энергии

-Выбрать-140120100806040

Количество окон в комнате

-Выбрать-1234

Для обогрева жилых, коммерческих и других помещений.

Подробнее

Информируем Вас, что на этом сайте мы используем kуки-файлы (cookie-файлы). При согласии, нажмите кнопку «Согласен» или продолжайте поиск на сайте.Вы можете аннулировать свое согласие в любое время, изменив настройки своего интернет-браузера и удалив сохраненные cookie-файлы.

Подробнее     Согласен

Online калькулятор расчета мощности кондиционера — «ЕвроХолод»



Online калькулятор расчета мощности кондиционера — «ЕвроХолод»

Работаем по России с 2005 года

Время работы: 9.00 — 18.00 (Пн.-пт.)

+7 (495) 745-01-41 Заказать звонок [email protected]

Наши объекты Отзывы Свидетельства и сертификаты О компании Сотрудничество Дилерам Вакансии Гарантия Доставка и оплата Контакты

ООО «ЕвроХолод» и «ТМК «КЛИМАТ»

Адрес: Москва, ул. Паперника, д.15

Наши основные клиенты:

• застройщики
• девелоперы
• участники тендеров
• проектные организации
• дизайнеры
• инвесторы

Инженерные системы › Кондиционирование › Информация о системах кондиционирования › Общая информация

Online калькулятор расчета мощности кондиционера от «ЕвроХолод» (Москва). Получите коммерческое предложение на расчет мощности кондиционера, позвонив по телефону +7(495) 745-01-41.

Чтобы получить коммерческое предложение, напишите запрос на e-mail [email protected] или отправьте быструю заявку

Мы — профессиональная инжиниринговая проектно-монтажная компания. На нашем сайте Вы можете получить коммерческое предложение и найти необходимую информацию.

Online калькулятор расчета мощности кондиционера от «ЕвроХолод» (Москва). Получите коммерческое предложение на расчет мощности кондиционера, позвонив по телефону +7(495) 745-01-41.

Чтобы получить коммерческое предложение, напишите запрос на e-mail [email protected] или отправьте быструю заявку

См. далее  

• Системы кондиционирования
• Информация о системах кондиционирования
• Общая информация о кондиционерах
• Что такое инверторный кондиционер?
• Виды мультизональных кондиционеров, VRF и VRV систем
• Обогрев кондиционером

Получите коммерческое предложение по вашему объекту, отправив сейчас быструю заявку.

Опишите кратко суть задачи:

Группа компаний «ЕвроХолод» готова реализовать комплексные решения по устройству внутренних инженерных систем и сетей зданий. Мы предоставляем гарантию на купленную у нас технику и все монтажные работы!

Ждем Вашего звонка по телефону: +7(495) 745-01-41

Наш email: [email protected]

О компании , Отзывы , Наши объекты , Контакты

Отправить запрос и получить коммерческое предложение

При проектировании от трех разделов — скидка 20%!

Осуществляем
оптовые продажи кондиционеров

Расчет мощности кондиционера

Как рассчитать размер выборки

 

Шаг 5. Исследование неопределенности параметра

После завершения шагов 1–4 и определения подходящего размера выборки или соответствующей мощности можно перейти к шагу 5, который заключается в изучить неопределенность плана размера выборки .

 

 

Неизвестные параметры и размер эффекта, которые были определены на этапах 2 и 3, являются всего лишь оценками. Неизвестно, каким должно быть истинное значение этих параметров. Если бы все эти параметры были известны, не было бы нужды в проведении клинических испытаний!

Если параметры неточны, мы рискуем получить недостаточную мощность исследования и не иметь достаточно большого размера выборки, чтобы определить величину эффекта, или мы можем перегрузить и подвергнуть слишком много людей тому, что может быть неэффективным лечением.

Традиционно эту неопределенность изучали в первую очередь с помощью анализа чувствительности. Анализ чувствительности — это часть планирования клинического исследования, о которой легко забыть, но она чрезвычайно важна для целей регулирования и публикации в рецензируемых журналах. Он включает анализ того, какое влияние изменение допущений из частей 2, 3 и 4 окажет на размер или мощность выборки при расчете конкретного размера выборки или мощности. Это важно, поскольку помогает понять надежность оценки размера выборки и рассеивает распространенную чрезмерную уверенность в этой первоначальной оценке.

Некоторые параметры имеют большую степень неопределенности. Например, внутрикластерная корреляция часто очень неопределенна, если основываться на литературе или пилотном исследовании, поэтому полезно рассмотреть широкий диапазон значений этого параметра, чтобы увидеть, какое влияние это оказывает на результирующий размер выборки. Кроме того, некоторые параметры анализа будут иметь непропорционально большое влияние на окончательный размер выборки, и поэтому очень важно увидеть, какое влияние окажут даже незначительные изменения этих параметров на окончательный размер выборки.

При проведении анализа чувствительности необходимо выбрать, сколько сценариев будет изучено и какой диапазон значений следует использовать. Количество сценариев обычно основано на степени неопределенности и чувствительности к изменениям, и когда они больше, следует изучить больше сценариев. Диапазон значений обычно основан на сочетании доказательств, клинической значимости различных значений и характеристик распределения параметра. Например, было бы принято основывать общий диапазон на диапазоне значений, наблюдаемых для параметра, наблюдаемого в широком диапазоне исследований, или основывать его на гипотетических 95% доверительный интервал для параметра на основе предыдущих данных или пилотного исследования. Что касается размера эффекта, клинически значимые значения, как правило, являются важным фактором при выборе диапазона значений, который следует учитывать.

Тем не менее, важно отметить, что не существует установленных правил, в соответствии с которыми следует рассматривать сценарии для анализа чувствительности, и, таким образом, для определения широты и глубины чувствительности, подходящих для определения размера выборки в вашем учиться.

Ниже показан анализ чувствительности для приведенного выше примера. Здесь стандартное отклонение в группе, получающей новое лечение, варьируется, чтобы оценить влияние на размер выборки, необходимый в этой группе. Размер выборки в контрольной группе остается равным 90, и мы всегда стремимся к мощности 90%. График показывает, что по мере увеличения стандартного отклонения требуемый размер выборки резко увеличивается. Если стандартное отклонение недооценено, для достижения мощности 80% требуется больший размер выборки, и, таким образом, испытание будет недостаточно мощным.

Для σ = 1,5 1 = 142, а для σ = 2,0 1 = 253. Это показывает важность максимально точной оценки стандартного отклонения на этапах планирования, поскольку оно оказывает такое большое влияние на размер выборки и таким образом власть.

Хотя анализ чувствительности дает хорошее представление о влиянии изменения величины эффекта или других параметров анализа, он не дает полной картины. Обычно это включает в себя только оценку небольшого числа потенциальных альтернативных сценариев без каких-либо установленных официальных правил для выбора сценариев и того, как выбирать между ними.

Как мы можем улучшить или дополнить процесс определения размера выборки?

Для решения этой проблемы часто предлагается метод Байесовского подтверждения . Хотя этот метод по своей природе является байесовским, он используется в качестве дополнения к частотному определению размера выборки .

Что такое байесовское доверие?

Уверенность, которую иногда называют «байесовской мощностью», представляет собой безусловную вероятность значимости, заданную априорно или априорно по некоторому определенному набору параметров при расчете. Эти параметры аналогичны параметрам, описанным в шагах 2 и 3 выше.

С практической точки зрения, уверенность – это ожидание мощности над всеми потенциальными значениями априорного распределения размера эффекта (или другого параметра). Вместо того, чтобы выражать размер эффекта как одно значение, он выражается как среднее значение (значение, которым, скорее всего, будет размер эффекта — обычно значение, используемое в традиционном расчете мощности) и стандартное отклонение (выражающее вашу неуверенность в этом значении). ). Если мощность затем усредняется по всему этому априорному, результатом является уверенность. Это часто называют «истинной вероятностью успеха», «байесовской силой» или «безусловной силой» испытания.

Как байесовское доверие позволяет нам исследовать неопределенность?

При анализе чувствительности исследователь выбирает несколько сценариев и оценивает их по отдельности на предмет мощности размера выборки. Это дает четкое представление о достоинствах отдельных выделенных случаев, но не дает информации о других сценариях. С гарантией средняя мощность по всем правдоподобным значениям определяется путем присвоения априорного значения одному или нескольким параметрам. Это дает сводную статистику влияния неопределенности параметров, но меньше информации о конкретных сценариях.

В целом, гарантия позволяет исследователям применять формальный подход к учету неопределенности параметров при определении размера выборки и, таким образом, создает возможность начать диалог по этому вопросу в процессе определения размера выборки. Определение априорного распределения также дает возможность формального взаимодействия с предыдущими исследованиями и мнением экспертов с помощью подходов метаанализа или экспертных рамок извлечения данных, таких как Sheffield Elicitation Framework (SHELF) .

Каков пример расчета уверенности/байесовской мощности для оценки эффекта нового лекарства?

О’Хаган и др. (2005) приводят пример уверенного расчета для оценки влияния нового препарата на снижение С-реактивного белка (СРБ) у пациентов с ревматоидным артритом.

» Переменной результата является снижение СРБ пациента через четыре недели по сравнению с исходным уровнем,
и основным анализом будет односторонний тест превосходства на 2,5%
уровень значимости. Дисперсия (две) генеральной совокупности … предполагается равной … равной
0,0625. … тест должен иметь мощность 80%, чтобы обнаружить лечебный эффект 0,2,
, что приводит к предлагаемому размеру исследования n 1  = n 2  = 25 пациентов 3 2

6 »

5 »

Для расчета уверенности мы предполагаем, что получение априорной информации… дает среднее значение 0,2 и дисперсию 0,0625. Если мы предположим нормальное априорное распределение, мы можем вычислить гарантии с m = 0:2, v = 0,06… С n = 25, находим гарантия = 0,595 ».

Расчет размера выборки и последующее подтверждение можно легко продемонстрировать в nQuery. При расчете размера выборки снова использовалась таблица Z-теста для двух выборок.

Этот расчет показывает, что размер выборки 25 на группу необходим для достижения мощности 80% для данной ситуации .

Расчет достоверности можно затем продемонстрировать с помощью таблицы «Байесовская достоверность для двухгруппового теста нормальных средних». Чтобы просмотреть список байесовских процедур размера выборки в nQuery, нажмите здесь.

---

nQuery является стандартом для краткосрочных, байесовских и адаптивных испытаний

Начните 14-дневную бесплатную пробную версию

 

ИИ-терапия | Статистика для психологов

При подготовке к проведению испытания вы должны убедиться, что в эксперименте достаточно статистическая мощность. Другими словами, вам нужна определенная уверенность в том, что вы скорее всего, вы найдете тот эффект, который вы ищете. Как указано на сила на странице есть несколько факторов, влияющих на эффективность анализа. Зачастую единственным фактором, находящимся под вашим непосредственным контролем, является размер выборки (т. испытуемые в испытании). Поскольку более крупные испытания требуют больше времени и ресурсов, чем небольшие испытания, вы, вероятно, захотите определить минимальный размер выборки необходимо для достижения приемлемого уровня статистической мощности.

Выбор размера эффекта

Для того, чтобы оценить необходимый размер выборки, нам нужно знать размер эффекта заранее. Это проблема курицы и яйца: как мы можем узнать размер эффекта до мы провели учиться? Доступны две стратегии.

Один из подходов заключается в использовании другого набора данных для прогнозирования вероятной величины эффекта. Например, вы можете провести небольшое пилотное исследование, чтобы получить приблизительную оценить. Кроме того, вы можете использовать результаты связанного исследование, например, опубликованное другой командой, проводящей исследование на аналогичную тему.

Второй подход заключается в использовании клинической оценки для определения наименьшего размер эффекта, который вы считаете релевантным. Например, если вы считаете важным для обнаружения даже небольших эффектов можно выбрать значение 0,2 (см. эту страницу для грубой классификации уровней размера эффекта).

Калькулятор размера образца

Этот калькулятор подскажет минимальное количество участников, необходимое для достижения данной мощности. Должны быть установлены следующие параметры:

Тестовое семейство

В настоящее время онлайн-калькулятор поддерживает тест t . и оценка размера выборки для коэффициентов корреляции. Пожалуйста, свяжитесь с нами, если есть другие тестовые семейства, которые вы хотели бы включить.

Группы образцов

Выберите вариант «Один и тот же объект», если вы будете проводить несколько измерений с один и тот же человек (это иногда называют «парным», «родственным» или «Повторные измерения») и «Самостоятельные группы», если баллы будут от двух разные группы людей.