| Servizi |
|---|
| Informazioni sui Prodotti |
|---|
| Per Restare Aggiornati |
|---|
Utilizzando il modulo STATISTICA Analisi della Potenza e Stima Intervallare per pianificare e analizzare le proprie ricerche, è possibile accertarsi di utilizzare le risorse disponibili nel modo più efficiente possibile. Niente infatti è più frustrante dello scoprire che i risultati delle proprie ricerche difettano in precisione per la mancanza di sufficienti osservazioni campionarie. Dall'altra parte, invece, utilizzare un campione troppo grande potrebbe implicare un significativo spreco di tempo e risorse.
STATISTICA Analisi della Potenza e Stima Intervallare aiuterà l'utente ad individuare la dimensione campionaria ideale, e ad arricchire la propria ricerca con numerosi strumenti per la stima degli intervalli di confidenza.
Maggiore informazioni su questo modulo:
Alcuni dei vantaggi del modulo STATISTICA Analisi della Potenza e Stima Intervallare sono:
Il Calcolo della Potenza consente di calcolare la potenza statistica per un dato tipo di analisi (cfr. Elenco di Test), e di generare dei grafici della potenza in funzione di diverse quantità che ne influenzano il valore, come ad esempio la dimensione campionaria, il tasso di errore del primo tipo, ecc.
Il Calcolo della Dimensione Campionaria consente di calcolare, per un dato tipo di analisi (cfr. Elenco di Test), la dimensione campionaria richiesta per raggiungere un certo livello di potenza, e di generare dei grafici della dimensione campionaria in funzione della potenza, dell'errore di primo tipo, ecc.
La Stima Intervallare consente di calcolare, per un dato tipo di analisi (cfr. Elenco di Test), degli intervalli di confidenza specializzati, solitamente non disponbili nei pacchetti statistici ad uso generale. Questi intervalli di confidenza si distinguono in alcuni casi dal fatto che si riferiscono agli effetti standardizzati, in altri per il fatto che sono degli intervalli di confidenza esatti in situazioni in cui solo le tecniche approssimate erano disponibili.
STATISTICA Analisi della Potenza e Stima Intervallare è unico tra i programmi di questo tipo, in quanto calcola gli intervalli di confidenza per numerose quantità statistiche importanti, come la dimensione dell'effetto standardizzato (in test t ed ANOVA), il coefficiente di correlazione, la correlazione multipla quadratica, la proporzione campionaria e la differenza tra proporzioni (sia per campioni indipendenti che dipendenti).
Di conseguenza, queste capacità possono essere usate per costruire "intervalli di confidenza" su quantità quali la potenza e la dimensione campionaria, consentendo all'utente di utilizzare dei dati provenienti da uno studio per costruire un "intervallo di confidenza" esatto sulla dimensione campionaria richiesta per eseguire un altro studio.
Il Calcolatore delle Distribuzioni di Probabilità consente di eseguire diversi calcoli su distribuzioni di probabilità che sono di particolare interesse nell'elaborazione della potenza e della dimensione campionaria.
Le routine si distinguono per l'alto livello di precisione e per l'ampio intervallo dei valori dei parametri per i quali eseguire i calcoli. Per le distribuzioni non centrali è inoltre possibile ottenere il parametro di non centralità, il quale pone una data osservazione ad un certo punto percentuale della distribuzione. La possibilità di effettuare questo calcolo è fondamentale per la tecnica della "stima intervallare non centrale".
Queste routine, che includono il t non centrale, l'F non centrale, chi-quadro non centrale, la binomiale, la distribuzione esatta del coefficiente di correlazione e la distribuzione esatta del coefficiente di correlazione multipla quadratica, sono caratterizzate dalla capacità di individuare soluzioni per un parametro ignoto e per la capacità nel gestire casi "non nulli".
Per esempio, la routine per la distribuzione della correlazione di Pearson può non solo calcolare p come una funzione di r ed N per rho=0, ma può anche eseguire i calcoli per altri valori di rho. Inoltre, può trovare la soluzione per il valore esatto di rho che pone un r osservato ad un determinato punto percentuale, per un dato N.
STATISTICA Analisi della Potenza e Stima Intervallare calcola la potenza come una funzione della dimensione campionaria, della dimensione dell'effetto e dell'errore di I tipo per i test elencati di seguito:
Si supponga di aver pianificato una ANOVA a 1-Via per studiare l'effetto di un farmaco.
Prima di pianificare lo studio, si scopre che ne era già stato effettuato uno simile in precedenza. In particolare il precedente studio aveva 4 gruppi, con N = 50 soggetti per gruppo, ed aveva ottenuto una statistica F pari a 15,4.
A partire da questa informazione, è possibile in primis (a) calcolare la dimensione dell'effetto nella popolazione con un intervallo di confidenza esatto, e quindi (b) utilizzare questa informazione per impostare un limite inferiore per la corretta dimensione campionaria.
|
|
Basta inserire i dati all'interno di una finestra di dialogo ed i risultati saranno immediatamente disponibili. In questo caso, si scopre che un intervallo di confidenza esatto al 90% sulla radice quadrata della media dei quadrati dell'effetto standardizzato (RMSSE) spazia tra 0,398 e 0,656. Con effetti di questa "forza", non è sorprendente che l'intervallo di confidenza post hoc al 90% per la potenza spazi tra 0,989 a quasi 1. È possibile usare questa informazione per costruire un intervallo di confidenza sull'N effettivamente necessario per raggiungere una certa potenza obiettivo (in questo caso, 0,90). Questo intervallo di confidenza spazia tra 12 e 31. Così, sulla base di questa informazione, con una "fiducia" del 90% è sufficiente una dimensione campionaria non superiore a 31 per raggiungere una potenza di 0,90. |
 |
Ritornando al nostro studio, si supponga di voler esaminare la relazione tra la potenza e la dimensione dell'effetto per una dimensione campionaria di 31. Il primo grafico mostra abbastanza chiaramente che finché la dimensione dell'effetto per il farmaco è compresa nell'intervallo di confidenza dello studio precedente, la potenza sarà abbastanza elevata. Dall'altra parte, se l'effettiva dimensione dell'effetto del farmaco fosse dell'ordine di 0,25, la potenza sarebbe inadeguata.
|
|
|
Se, invece, si usa una dimensione campionaria confrontabile con lo studio precedente (cioè, 50 per gruppo), si scopre che la potenza rimarrà sempre ad un livello ragionevole, anche per effetti dell'ordine di 0,28. Con STATISTICA Analisi della Potenza e Stima Intervallare, questa intera analisi richiede all'analista non più di un minuto o due.
|
STATISTICA Power Analysis è compatibile con Windows XP, Windows Vista e Windows 7.
Sono disponibili le versioni a 64-bit e le versioni multiprocessore altamente ottimizzate.
Per richiedere il prezzo di questa soluzione, si compili questo form.
