SỐ 172 | tháng 7/2020
Mở rộng quy trình tiên nghiệm cho phân tích một chiều của mô hình phương sai với tác động ngẫu nhiên lệch chuẩn
Cong Wang, Tonghui Wang, David Trafimow, Khanittha Talordphop
Tóm tắt:
Quy trình tiên nghiệm (APP) được thiết kế như một quy trình tiền dữ liệu, dựa theo đó các nhà nghiên cứu có thể tìm ra cỡ mẫu cần thiết để đảm bảo trị thống kê của mẫu thu được nằm trong phạm vi cụ thể của các tham số chung tương ứng với xác suất đã biết. Mặc dù APP đã được đưa ra cho một loạt các mô hình thực nghiệm, nhưng tất cả các mô hình này đều ở mức độ đơn giản. Các công trình hiện tại mở rộng lối tư duy tiên nghiệm đến một trường hợp quan trọng mà chưa từng được đề cập đến, là trường hợp mà các nhà nghiên cứu xem xét đến mô hình ANOVA một chiều với tác động ngẫu nhiên lệch chuẩn, độ nhọn. Các mô phỏng trên máy tính củng cố các phương trình được giới thiệu, và cùng với dữ liệu thực tế để minh họa cho các kết quả chính của bài viết.
Extending the A Priori Procedure to One-way Analysis of Variance Model with Skew Normal Random Effects
Abstract:
The a priori procedure (APP) was designed as a pre-data procedure whereby researchers could find the sample sizes necessary to ensure that sample statistics to be obtained are within particular ranges of corresponding population parameters with known probabilities. Although the APP has been devised for a variety of experimental paradigms, these have all been simple. The present work extends a priori thinking to an important case not addressed previously, where the researcher is interested in one-way ANOVA models with skew normal random effects. Computer simulations support the equations presented, along with a real data example for illustration of our main results.