İlişkiyi görselleştirme
Belirli hatalara etkisini incelediğimize ve farklı güç değerleri için gerekli örneklem büyüklüğünü hesapladığımıza göre, şimdi bir adım geri çekilip kullanışlı bir grafikle güç ile örneklem büyüklüğü arasındaki ilişkiye bakalım.
Bu egzersizde vites değiştirip z-test yerine t-test inceleyeceğiz. Bunu görselleştirmek için, x ekseninde örneklem büyüklüğü, y ekseninde güç ve farklı minimum etki büyüklüklerini temsil eden farklı çizgiler olacak şekilde plot_power() fonksiyonunu kullan.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile İstatistik Mülakat Soruları Pratiği
Egzersiz talimatları
- Bir
TTestIndPower()nesnesiniresultsdeğişkenine ata. - Uygun parametre değerleriyle
plot_power()fonksiyonunu kullanarak güç ile örneklem büyüklüğü arasındaki ilişkiyi görselleştir; ne fark ediyorsun?
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
sample_sizes = np.array(range(5, 100))
effect_sizes = np.array([0.2, 0.5, 0.8])
# Create results object for t-test analysis
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower
results = ____
# Plot the power analysis
results.plot_power(dep_var='nobs', nobs=____, effect_size=____)
plt.show()