La estimación del tamaño de la muestra para pruebas de correlación en bioestadística
Para una prueba de correlación en bioestadística (como el de Pearson o el test de Spearman), escoger el gráfico de dispersión que se parece a una cantidad importante de correlación. Cada gráfico muestra el valor de r (el coeficiente de correlación) y el número requerido de sujetos analizables (cada uno proporcionando una X y un y valor). Por ejemplo, si el gráfico de dispersión en la esquina inferior izquierda (correspondiente a r = 0.6) parece mostrar una cantidad importante de correlación, necesitará unos 20 sujetos analizables.
Por otra r valores que no están en los gráficos de dispersión anteriores, utilizan esta regla de oro para estimar el tamaño de la muestra: Usted necesita unos 8 /r2 - 3 sujetos analizables.
Sobre el autor
Conexión a la correlación y relaciones lineales Su trabajo aquí es encontrar e interpretar los resultados de una línea de regresión y de sus elementos y comprobar cuidadosamente exactamente lo bien que se adapta a su línea. Nota: Regresión asume que usted ha encontrado que existe una…
Determinar la relación entre variables utilizando covarianza y correlación Usted puede determinar la relación entre dos variables con dos medidas de asociación: Covarianza y correlación. Por ejemplo, si un inversor quiere entender el riesgo de una cartera de acciones, entonces puede utilizar estas medidas para…
Cómo covarianza y correlación están relacionados Dos de las medidas más utilizadas de la asociación son covarianza y correlación. Estas medidas están estrechamente relacionados entre otro-, de hecho, se puede pensar de correlación como una versión modificada de la covarianza.La correlación…
Cómo calcular una correlación Can una medida estadística tanto la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables? ¡Por supuesto! Los estadísticos utilizan el coeficiente de correlación para medir la fuerza y la dirección de la relación…
Cómo interpretar un coeficiente de correlación r En estadística, el coeficiente de correlación r mide la fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables en un diagrama de dispersión. El valor de r siempre es entre +1 y -1. Para interpretar su valor, ver cuál de los…
Conocer las condiciones para la regresión Con la regresión lineal simple, usted busca un determinado tipo de relación entre dos variables cuantitativas (numéricas) (como GPA de escuela secundaria y la universidad GPA). Esta relación especial es un relación lineal - uno cuyos pares de…
Medidas de asociación Medidas de asociación cuantificar la fuerza y la dirección de la relación entre dos conjuntos de datos. Estos son los dos más comúnmente utilizados medidas de asociación:CovarianzaCorrelaciónAmbas medidas se utilizan para mostrar cómo…
Bioestadística para los maniquíes Para una prueba de correlación en bioestadística (como el de Pearson o el test de Spearman), escoger el gráfico de dispersión que se parece a una cantidad importante de correlación. Cada gráfico muestra el valor de r (el coeficiente de…
Estimación de tamaño de la muestra al comparar dos proporciones en bioestadística La proporción de sujetos que tienen algún atributo (como respuesta al tratamiento) se puede comparar entre dos grupos de sujetos mediante la creación de una tabla de referencias cruzadas de los datos, donde las dos filas representan los dos…
La estimación del tamaño de la muestra para pruebas t de estudiante pareadas en bioestadística En bioestadística, al comparar las mediciones pareadas (tales como los cambios entre dos puntos de tiempo para el mismo tema) utilizando una prueba t de Student apareado, la tamaño del efecto se expresa como la relación de # 916- (delta, el…
La estimación del tamaño de la muestra para las pruebas no apareadas estudiante t en bioestadística En bioestadística, al comparar las medias de dos grupos independientes de los sujetos usando una prueba t de Student no apareado, la tamaño del efecto se expresa como la relación de # 916- (delta, la diferencia entre las medias de dos grupos)…
Teoría de la decisión estadística Teoría de la decisión estadística es tal vez el más grande rama de la estadística. Abarca todos los famosos (y muchos no tan famosos) pruebas de significación - pruebas t de Student, chi-cuadrado pruebas, análisis de varianza (ANOVA-),…