अनुपात के दो-नमूना तुलना, नमूना आकार का अनुमान: आर बनाम स्टाटा

Question

अनुपात के दो-नमूना तुलना, नमूना आकार का अनुमान: आर बनाम स्टाटा

नमूने के आकार के लिए मुझे अलग-अलग परिणाम मिले, जो इस प्रकार है:

में आर

power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05)

परिणाम: $n = 160.7777$ (ऐसा 161) प्रत्येक समूह के लिए।

में Stata

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05)

परिणाम: प्रत्येक समूह के लिए ।$n = 174$

अंतर क्यों? धन्यवाद।

BTW, मैंने एसएएस जेएमपी में एक ही नमूना आकार गणना की , परिणाम: (लगभग आर परिणाम के समान)।$n = 160$

Answer 1

अंतर इस तथ्य के कारण है कि स्टैटा की sampsiकमांड (स्टाटा 13 के रूप में और उसके द्वारा प्रतिस्थापित power) डिफ़ॉल्ट रूप से निरंतरता सुधार का उपयोग करती है, जबकि आर का power.prop.test()उपयोग (स्टाटा द्वारा उपयोग किए गए फार्मूले पर विवरण के लिए नहीं होता है, देखें ] [पीएसएस] पावर डॉप्रोपोर्ट्स )। यह nocontinuityविकल्प के साथ बदला जा सकता है , जैसे,

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) nocontinuity

जो प्रति समूह 161 का एक नमूना आकार देता है। निरंतरता सुधार का उपयोग एक अधिक रूढ़िवादी परीक्षण (यानी, बड़ा नमूना आकार) प्राप्त करता है, और स्पष्ट रूप से नमूना आकार में वृद्धि के रूप में कम मायने रखता है।

फ्रैंक हैरेल, bpower(उनके एचएमआईसी पैकेज का हिस्सा) के लिए प्रलेखन में , बताते हैं कि निरंतरता सुधार के बिना सूत्र बहुत सटीक है, जिससे सुधार के लिए कुछ औचित्य प्रदान किया जाता है।

Comments

बहुत बढ़िया जवाब। ऐसा लगता है कि मेरी पोस्ट में दो तरीकों के बीच का अंतर अंतर का कारण नहीं है, लेकिन तथ्य यह है कि इन तरीकों में से एक निरंतरता सुधार का उपयोग कर रहा है और दूसरा नहीं है।

— माइकल एम

धन्यवाद। केवल दो अनुपात (यानी, 2x2 तालिका) के साथ, यह कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप विकल्प को दो अनुपात या एक अनुपात और एक विषम अनुपात के रूप में निर्दिष्ट करते हैं। और चूंकि फिशर का सटीक परीक्षण दो-नमूना द्विपद समस्या के लिए रूढ़िवादी है, इसलिए इस पर आधारित बिजली अनुमान निरंतरता-सुधार सूत्र से उन लोगों के करीब हैं।

— फिल शुम्म

धन्यवाद @pschumm मैं Hmisc पैकेज की कोशिश की bsamsize(0.70, 0.85, alpha=0.05, power=0.90)और मिल गया$n_1=n_2=160.7777$।

— dwstu