Confronto di due campioni di proporzioni, stima della dimensione del campione: R vs Stata

Confronto di due campioni di proporzioni, stima della dimensione del campione: R vs Stata

Ho ottenuto risultati diversi per le dimensioni del campione, come segue:

In R

power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05)

Risultato: (quindi 161) per ciascun gruppo. $n = 160.7777$

In Stata

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05)

Risultato: per ciascun gruppo. $n = 174$

Perché la differenza Grazie.

A proposito, ho eseguito lo stesso calcolo della dimensione del campione in SAS JMP , il risultato: (quasi uguale al risultato R). $n = 160$

— dwstu
fonte

La differenza è dovuta al fatto che il sampsicomando di Stata (deprecato a partire da Stata 13 e sostituito da power) utilizza la correzione di continuità di default, mentre R power.prop.test()non lo fa (per i dettagli sulla formula utilizzata da Stata, vedi [PSS] power twoproportions ). Questo può essere modificato con l' nocontinuityopzione, ad es.

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) nocontinuity

che produce una dimensione del campione di 161 per gruppo. L'uso della correzione di continuità produce un test più conservativo (ad esempio, una dimensione del campione maggiore) e ovviamente conta meno all'aumentare della dimensione del campione.

Frank Harrell, nella documentazione di bpower(parte del suo pacchetto Hmisc ), sottolinea che la formula senza la correzione della continuità è piuttosto accurata, fornendo quindi una giustificazione per rinunciare alla correzione.

— Phil Schumm
fonte

Bella risposta. Sembra che non la differenza tra i due metodi nel mio post sia la causa della differenza, ma il fatto che uno di questi metodi stia usando la correzione della continuità e l'altro no.

— Michael M

Grazie. Con solo due proporzioni (ovvero una tabella 2x2), non importa se si specifica l'alternativa come due proporzioni o una proporzione e un rapporto di probabilità. E poiché il test esatto di Fisher è conservativo per il problema binomiale a due campioni, le stime di potenza basate su questo sono più vicine a quelle della formula corretta per la continuità.

— Phil Schumm,

bsamsize(0.70, 0.85, alpha=0.05, power=0.90)

n_{1} = n_{2} = 160.7777

$n_1=n_2=160.7777$