Di quante osservazioni ha bisogno un esperimento?
La dimensione dipende da tasso di base o varianza, MDE, alpha, potenza, allocazione, attrition e clustering. Si calcola prima del test e si arrotonda per eccesso.
Risposta diretta
Dimensionare un test per un effetto minimo predefinito.
La dimensione dipende da tasso di base o varianza, MDE, alpha, potenza, allocazione, attrition e clustering. Si calcola prima del test e si arrotonda per eccesso.
n ≈ [z₁₋α/2√(2p̄(1−p̄)) + z₁₋β√(p₀(1−p₀)+p₁(1−p₁))]² / (p₁−p₀)²ESTIMAND
Profilo della stima
- Unità di analisi
- Unità assegnata × gruppo × periodoTerminologia scientifica controllata (EN)
randomization unit per arm - Estimando esatto
n per arm for a binary outcome, MDE, α and 1−β; equal allocation, normal approximation- Modello o risultato
n ≈ [z₁₋α/2√(2p̄(1−p̄)) + z₁₋β√(p₀(1−p₀)+p₁(1−p₁))]² / (p₁−p₀)²
01—08
Quadro di analisi verificabile
- 01Domanda
Di quante osservazioni ha bisogno un esperimento?
- 02Estimando
n per arm for a binary outcome, MDE, α and 1−β; equal allocation, normal approximation · randomization unit per arm
- 03Dati
baseline_rate · target_rate · MDE · alpha · power · allocation · attrition · design_effect
- 04Modello o risultato
n ≈ [z₁₋α/2√(2p̄(1−p̄)) + z₁₋β√(p₀(1−p₀)+p₁(1−p₁))]² / (p₁−p₀)²
- 05Calcolo dichiarato
n ≈ [z₁₋α/2√(2p̄(1−p̄)) + z₁₋β√(p₀(1−p₀)+p₁(1−p₁))]² / (p₁−p₀)² → n per arm for a binary outcome, MDE, α and 1−β; equal allocation, normal approximation
- 06Controlli dell’incertezza
Two-sided binary-outcome approximation · Equal allocation · Round upward and adjust for attrition and clustering
- 07Validazione specifica
Verificare dati, stabilità della stima e limiti interpretativi. Two-sided binary-outcome approximation · Equal allocation · Round upward and adjust for attrition and clustering
- 08Limiti
Usare la potenza osservata post hoc come prova.
Variabili necessarie
baseline_ratetarget_rateMDEalphapowerallocationattritiondesign_effect
Controlli · Terminologia scientifica controllata (EN)
- Two-sided binary-outcome approximation
- Equal allocation
- Round upward and adjust for attrition and clustering
Dimensionare un test per un effetto minimo predefinito.
Usare la potenza osservata post hoc come prova.
Fonti scientifiche
1 fonte
Dataset · Strumento
Connessioni metodologiche