LoslegenKostenlos loslegen

Schätzung der erforderlichen Stichprobengröße für die Energiestudie

Im Energiesektor haben Forscherinnen und Forscher oft die Aufgabe, die Wirksamkeit neuer Technologien oder Initiativen zur Verbesserung der Energieeffizienz oder zur Senkung des Energieverbrauchs zu bewerten. In einer Studie sollen die Auswirkungen von zwei Energiesparmaßnahmen verglichen werden: "Intelligente Thermostate" und "LED Beleuchtung". Um sicherzustellen, dass die Studie ausreichend aussagekräftig ist, um einen signifikanten Unterschied bei den Energieeinsparungen zwischen diesen beiden Maßnahmen festzustellen, führst du eine Leistungsanalyse durch.

pandas as pd, numpy as np, und from statsmodels.stats.power import TTestIndPower geladen werden.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Versuchsplanung in Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Instanziiere ein TTestIndPower-Objekt.
  • Führe die Power-Analyse durch, um die erforderliche Stichprobengröße für jede Gruppe (intelligente Thermostate und LED Beleuchtung) zu schätzen, um eine Power von 0,9 zu erreichen, wobei eine moderate Effektgröße (Cohen's d = 0,5) und ein Alpha von 0,05 bei gleich großen Gruppen angenommen wird.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Instantiate a TTestIndPower object
power_analysis = ____

# Conduct a power analysis to determine the required sample size
required_n = power_analysis.solve_power(
    effect_size=____, 
    alpha=____, 
    power=____, 
    ratio=____)

print(required_n)
Code bearbeiten und ausführen