Увеличение мощности: Увеличение мощности электроэнергии до 30 квт стоимость Москва и Московская область

Увеличение мощности электроэнергии в частном доме цены

Разрешенная электрическая мощность, что это такое?

Под разрешенной мощностью понимают тот объем энергии, которую потребителю согласовали. Объем разрешенной мощности указывается в договоре о технологическом присоединении и ТУ. Это предельная мощность, которую абонент может получить по текущим условиям.

Что собой представляет присоединенная мощность?

Термином присоединенная мощность обозначают суммарную величину мощностей электропринимающих устройств, трансформаторов, которые подключены к электрической сети. Показатель исчисляется в мегавольт-амперах.

Что нужно для технологического присоединения к электросетям?

Работы по подключению проходят в несколько стадий. Порядок такой:

• Подать заявку на присоединение вместе с пакетом документов. Адресат — сетевая организация.
• Заключить договор с сетевой организацией о присоединении.
• Выполнить условия, предусмотренные по договору.
• Оформить допуск к эксплуатации, разрешение.
• Далее проводится фактическое подключение абонента силами сетевой организации, поставщика энергетических ресурсов.
• Подача мощности.
• Оформление акта технологического присоединения.

Что делать после получения договора?

После того, как договор был получен, необходимо:

• Провести электромонтажные работы.
• Уведомить электросбытовую компанию о выполнении необходимых работ.
• Подписать Акты: разграничения балансовой принадлежности, разграничения эксплуатационной ответственности, осмотра приборов учета, выполнения технических условий, об осуществлении технологического присоединения.

Могут ли ваши специалисты выехать на осмотр объекта?

Да, наши специалисты выезжают для осмотра объекта, оценки сложности и характера задачи. Это совершенно бесплатно. Осмотр особенно важен, если у вас нет ни технического задания (ТЗ), ни готового проекта.

Какие лицензии должны быть у специалистов, которые берутся за электромонтажные и строительные работы?

Чтобы заниматься строительными работами на объектах, стоимостью более 3 миллионов, организация должна быть действительным членом СРО в области строительства, реконструкции.

Если речь идет о проектной деятельности, необходимо членство в СРО в области архитектурно-строительного проектирования.

Электромонтажные работы не требуют специального лицензирования. В нашей компании работают специалисты, которые обладают необходимыми знаниями, навыками, квалификацией. Инженерно-технические и оперативно-ремонтные кадры имеют необходимый допуск по электробезопасности.

Как вы работаете, с НДС или без НДС?

Мы работаем как НДС, так и без НДС.

По каким регионам вы работаете?

В основном — по Москве и Московской области. Если это необходимо, оказываем услуги в пределах городов Золотого кольца. Работы по проектированию выполняем независимо от региона.

Каковы условия и порядок оплаты ваших услуг?

Оплата проводится в несколько этапов. На начальном этапе заказчик вносит аванс в размере стоимости необходимых материалов и оборудования. Далее возможна регулярная оплата (каждые 2 недели) или оплата по факту выполнения отдельных этапов работ.

Могут ли сроки затянуться, оказаться больше, чем ожидалось?

Мы несем ответственность за сроки выполнения работ. Продолжительность выполнения прописывается в договоре. Мы не затягиваем сроки, однако вероятность задержек все же есть. На скорости оказания услуг сказывается некомпетентное поведение специалистов сетевых, проверяющих организаций. О вероятности небольших задержек мы предупреждаем заранее.

Можно ли сэкономить при присоединении или увеличении мощности?

Да, можно. Мы предлагаем честные цены на работы. Составляем смету, обосновываем расходы, обсуждаем предлагаемые решения с заказчиком. Однако экономия должна быть обоснованной и преследовать конкретные цели. Например:

• Создать надежную, долговечную и безопасную электрическую систему.
• Быстро и недорого подать напряжение.
• Уложиться в бюджет.

Мы предлагаем оптимальный вариант по созданию долговечной системы, подбираем надежные, качественные материалы. Наша компания отвечает за результаты работ, потому нарочно стоимость мы не занижаем.

Можно ли самостоятельно согласовать работы с управляющей компанией?

Теоретически — можно. Но может оказаться так, что УК не заинтересована согласовать работы, специалисты ведут себя некорректно, ставят невыполнимые условия. Общение с УК лучше доверить специалистам.

Как производится увеличение мощности электроэнергии для частных домов

В настоящее время на практике применяется несколько способов, позволяющих произвести увеличение мощности электроэнергии, не отклоняясь от требований современного законодательства. Какой способ наиболее применим в том или ином случае – это зависит от конкретной ситуации. Определяя для себя способ, в соответствии с которым будет производиться увеличение мощности частного жилого объекта, необходимо ориентироваться на следующие условия:

• величина присоединяемой (добавочной) мощности;
• уровень загруженности подводящих линий электропередачи;
• наличие места для установки дополнительного щитового оборудования;
• степень ограниченности сроков, в течение которых необходимо произвести увеличение мощности электроэнергии в частном доме.

Наиболее простой способ, позволяющий увеличить действующую мощность, не связан со сменой собственника присоединяемой электроустановки. И если объем присоединяемой мощности в конечном итоге не превышает 15-ти кВт, то процедура увеличения будет иметь стандартную последовательность, которую собственник подключаемого объекта сможет пройти самостоятельно.

Порядок прохождения процедуры

Первым пунктом процедуры, связанной с увеличением мощности, стоит подача соответствующего заявления в местное представительство электросетевой организации. Увеличение мощности электроэнергии до 15 кВт предполагает разработку технических условий на присоединение дополнительной мощности и получение соответствующего разрешения.

Перечисленные документы выдаются заявителю вместе с проектом договора на подключение. Основанием для выдачи документации является поданная ранее заявка, которая сопровождается документами из установленного перечня (перечень документов устанавливается представителями электросетевой организации). Вместе с электротехнической документацией (ТУ) и разрешением на присоединение мощности заявитель получает на руки проект договора на присоединение к электрическим сетям, который подписывается в двустороннем порядке после предварительного ознакомления.

Обратите внимание, что не следует путать между собой договор на подключение и договор электроснабжения. Последний документ выдается заявителю представителями Энергосбыта. Происходит это после успешного завершения процедуры увеличения мощности, о чем будут свидетельствовать соответствующие акты. Чаще всего между представителями энергосбыта и собственниками частных домовладений представленный договор заключается в устной форме.

Имея на руках технические условия и договор на присоединение дополнительного объема выделенной мощности, собственник домовладения может обращаться в проектную организацию для пересмотра действующего проекта электроснабжения. Дело в том, что после увеличения мощности электроснабжение частного дома может претерпеть некоторые конструктивные изменения. И они непременно должны быть отражены в проекте.

Дальнейшие действия заявителя заключаются согласовании отредактированной проектной документации и в выполнении требований, прописанных в технических условиях. Выполнением технологического присоединения, предполагающего увеличение выделенной мощности, занимаются представители электросетевой организации или сотрудники выбранной электромонтажной компании. По результатам произведенных работ составляется акт допуска электроустановки в эксплуатацию.

Самостоятельно заниматься решением всех перечисленных вопросов собственнику присоединяемого объекта будет довольно обременительно. К счастью, увеличить мощность электроэнергии быстро и без непредвиденных трудностей можно, обратившись к услугам профильной организации, оказывающей комплексное содействие в вопросах подключения электроэнергии.

Статистическая мощность и почему это важно

Опубликован в
16 февраля 2021 г.
по

Прита Бхандари.

Отредактировано
11 ноября 2022 г.

Статистическая мощность или чувствительность — это вероятность того, что тест значимости обнаружит эффект, когда он действительно существует.

Истинный эффект — это реальная ненулевая связь между переменными в совокупности. На эффект обычно указывает реальная разница между группами или корреляция между переменными.

Высокая мощность в исследовании указывает на большую вероятность того, что тест обнаружит истинный эффект. Низкая мощность означает, что ваш тест имеет лишь небольшой шанс обнаружить истинный эффект или что результаты, вероятно, будут искажены случайной и систематической ошибкой.

Мощность в основном зависит от размера выборки, размера эффекта и уровня значимости. Анализ мощности можно использовать для определения необходимого размера выборки для исследования.

Содержание

1. Почему мощность имеет значение в статистике?
2. Что такое анализ мощности?
3. Другие факторы, влияющие на мощность
4. Как увеличить мощность?
5. Часто задаваемые вопросы о статистической мощности

Наличие достаточной статистической мощности необходимо для того, чтобы делать точные выводы о населении, используя выборочные данные.

При проверке гипотез вы начинаете с нулевой и альтернативной гипотез: нулевой гипотезы об отсутствии эффекта и альтернативной гипотезы об истинном эффекте (вашего фактического исследовательского прогноза).

Цель состоит в том, чтобы собрать достаточно данных из выборки, чтобы статистически проверить, можете ли вы обоснованно отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы.

Пример: нулевая и альтернативная гипотезы Ваш исследовательский вопрос касается того, может ли времяпрепровождение на природе сдерживать стресс у выпускников колледжей. Вы перефразируете это в нулевую и альтернативную гипотезу.

• Нулевая гипотеза: Проведение 10 минут ежедневно на свежем воздухе в естественной среде не влияет на стресс у недавних выпускников колледжей.
• Альтернативная гипотеза: Проведение 10 минут в день на свежем воздухе в естественной среде уменьшит симптомы стресса у недавних выпускников колледжей.

Всегда существует риск совершения ошибок типа I или типа II при интерпретации результатов исследования:

• Ошибка типа I : отклонение нулевой гипотезы об отсутствии эффекта, когда она действительно верна.
• Ошибка типа II : не отвергать нулевую гипотезу об отсутствии эффекта, когда она на самом деле ложна.

Пример: Ошибки типа I и II

• Ошибка типа I : вы делаете вывод, что ежедневное 10-минутное пребывание на природе снижает стресс, хотя на самом деле это не так.
• Ошибка типа II : вы заключаете, что ежедневные 10 минут на природе не влияют на стресс, хотя на самом деле он влияет.

Мощность — это вероятность избежать ошибки второго рода. Чем выше статистическая мощность теста, тем ниже риск совершения ошибки второго рода.

Мощность обычно устанавливается на 80%. Это означает, что если в 100 различных исследованиях с мощностью 80% будут обнаружены истинные эффекты, то только 80 из 100 статистических тестов действительно обнаружат их.

Если вы не обеспечите достаточную мощность, ваше исследование вообще не сможет обнаружить истинный эффект. Это означает, что такие ресурсы, как время и деньги, тратятся впустую, и может быть даже неэтично собирать данные от участников (особенно в клинических испытаниях).

С другой стороны, слишком большая мощность означает, что ваши тесты очень чувствительны к истинным эффектам, в том числе очень маленьким. Это может привести к нахождению статистически значимых результатов с очень малой полезностью в реальном мире.

Чтобы сбалансировать эти плюсы и минусы низкой и высокой статистической мощности, вы должны использовать анализ мощности, чтобы установить соответствующий уровень.

Что такое анализ мощности?

Анализ мощности — это расчет, который помогает определить минимальный размер выборки для вашего исследования.

Анализ мощности состоит из четырех основных компонентов. Если вы знаете или имеете оценки для любых трех из них, вы можете рассчитать четвертый компонент.

• Статистическая мощность: вероятность того, что тест обнаружит эффект определенного размера, если таковой имеется, обычно устанавливается на уровне 80% или выше.
• Размер выборки: минимальное количество наблюдений, необходимое для наблюдения эффекта определенного размера с заданным уровнем мощности.
• Уровень значимости (альфа) : максимальный риск отклонения истинной нулевой гипотезы, которую вы готовы принять, обычно устанавливается на уровне 5%.
• Ожидаемый размер эффекта: стандартизированный способ выражения величины ожидаемого результата вашего исследования, обычно основанный на аналогичных исследованиях или экспериментальном исследовании.

Перед началом исследования можно использовать анализ мощности для расчета минимального размера выборки для желаемого уровня мощности и значимости, а также ожидаемого размера эффекта.

Традиционно уровень значимости устанавливается равным 5 %, а желаемый уровень мощности — 80 %. Это означает, что вам нужно только выяснить ожидаемый размер эффекта, чтобы рассчитать размер выборки из анализа мощности.

Чтобы рассчитать размер выборки или выполнить анализ мощности, используйте онлайн-инструменты или статистическое программное обеспечение, такое как G*Power.

Размер образца

Размер выборки положительно связан с мощностью. Небольшая выборка (менее 30 единиц) может иметь только низкую мощность, в то время как большая выборка имеет большую мощность.

Увеличение размера выборки увеличивает мощность, но только до определенного предела. Когда у вас достаточно большая выборка, каждое наблюдение, добавленное к выборке, лишь незначительно увеличивает мощность. Это означает, что сбор большего количества данных увеличит время, затраты и усилия вашего исследования, но не принесет гораздо большей пользы.

Дизайн вашего исследования также связан с мощностью и размером выборки:

• В дизайне внутри субъектов каждый участник тестируется на всех видах лечения в рамках исследования, поэтому индивидуальные различия не будут неравномерно влиять на результаты различных видов лечения.
• В дизайне между субъектами каждый участник принимает участие только в одном лечении, поэтому с разными участниками в каждом лечении есть вероятность, что индивидуальные различия могут повлиять на результаты.

Внутренний дизайн более мощный, поэтому требуется меньшее количество участников. В дизайне между субъектами требуется больше участников, чтобы установить отношения между переменными.

Уровень значимости

Уровень значимости исследования представляет собой вероятность ошибки типа I и обычно устанавливается на уровне 5%. Это означает, что ваши результаты должны иметь менее 5% вероятности того, что они будут выполнены при нулевой гипотезе, чтобы считаться статистически значимыми.

Уровень значимости коррелирует с мощностью: увеличение уровня значимости (например, с 5% до 10%) увеличивает мощность. Когда вы уменьшаете уровень значимости, ваш критерий значимости становится более консервативным и менее чувствительным к обнаружению истинных эффектов.

Исследователи должны сбалансировать риски совершения ошибок типа I и II, учитывая степень риска, на который они готовы пойти, делая ложноположительный вывод по сравнению с ложноотрицательным заключением.

Размер эффекта

Величина эффекта — величина различия между группами или отношения между переменными. Это указывает на практическую значимость открытия.

В то время как исследования с высокой мощностью могут помочь вам обнаружить средние и большие эффекты в исследованиях, исследования с низкой мощностью могут выявить только большие.

Пример: оценка величины ожидаемого эффекта В вашем исследовании основным эффектом является разница в исходном и последующем уровнях стресса в результате ежедневного пребывания на природе.

Чтобы определить ожидаемую величину эффекта, вы выполняете систематический обзор литературы, чтобы найти аналогичные исследования. Вы сужаете список релевантных исследований только теми, которые манипулируют временем, проведенным на природе, и используют стресс в качестве основного показателя.

Для пяти исследований, соответствующих этим критериям, вы берете каждую из сообщаемых величин эффекта и вычисляете среднюю величину эффекта. Вы принимаете это среднее значение в качестве ожидаемого размера эффекта.

При использовании данных из выборок для выводов о совокупностях всегда возникает некоторая ошибка выборки. Это означает, что всегда существует несоответствие между наблюдаемым размером эффекта и истинным размером эффекта. Величина эффекта в исследовании может варьироваться в зависимости от случайных факторов, ошибки измерения или естественной изменчивости выборки.

Маломощные исследования обычно выявляют истинные эффекты только тогда, когда они являются большими в исследовании. Это означает, что в маломощном исследовании любой наблюдаемый эффект с большей вероятностью будет усилен несвязанными факторами.

Если маломощные исследования являются нормой в определенной области, такой как неврология, наблюдаемые размеры эффекта будут постоянно преувеличивать или переоценивать истинные эффекты.

Другие факторы, влияющие на мощность

Помимо четырех основных компонентов, при определении мощности необходимо учитывать и другие факторы.

Изменчивость

Изменчивость характеристик совокупности влияет на мощность вашего теста. Высокая дисперсия населения снижает мощность.

Другими словами, использование совокупности, которая принимает широкий диапазон значений переменной, снизит чувствительность вашего теста, а использование совокупности, в которой переменная распределена относительно узко, повысит чувствительность теста.

Использование довольно конкретной совокупности с определенными демографическими характеристиками может снизить разброс интересующей переменной и улучшить мощность.

Пример: сведение к минимуму изменчивости Стресс — это переменная, которая широко варьирует среди всего населения Соединенных Штатов. Но та же самая переменная может иметь более узкое распределение (принимать меньший диапазон значений) в конкретной и четко определенной совокупности, например, среди женщин с окончанием колледжа в возрасте до 25 лет. Низкая изменчивость уровней стресса повысит эффективность теста в вашем исследовании стресса.

Ошибка измерения

Ошибка измерения — это разница между истинным значением и наблюдаемым или записанным значением чего-либо. Измерения могут быть настолько точными, насколько точны инструменты и исследователи, которые их измеряют, поэтому некоторая ошибка присутствует почти всегда.

Чем выше ошибка измерения в исследовании, тем ниже статистическая мощность теста. Ошибка измерения может быть случайной или систематической:

• Случайные ошибки непредсказуемы и неравномерно изменяют измерения из-за случайных факторов (например, изменения настроения могут повлиять на ответы в опросе, или плохой день может привести к неправильной записи наблюдений исследователями).
• Систематические ошибки влияют на данные предсказуемым образом при переходе от одного измерения к другому (например, неправильно откалиброванное устройство будет постоянно регистрировать неточные данные, или проблемные вопросы опроса могут привести к предвзятым ответам).

Как увеличить мощность?

Поскольку многие аспекты исследования прямо или косвенно влияют на мощность, существуют различные способы ее повышения. В то время как некоторые из них обычно могут быть реализованы, другие являются дорогостоящими или требуют компромисса с другими важными соображениями.

Увеличение размера эффекта. Чтобы увеличить ожидаемый эффект в эксперименте, вы можете более широко манипулировать независимой переменной (например, провести 1 час вместо 10 минут на природе), чтобы увеличить влияние на зависимую переменную (уровень стресса). Это не всегда возможно, потому что существуют ограничения на то, насколько могут отличаться результаты эксперимента.

Увеличить размер выборки. Основываясь на расчетах размера выборки, у вас может быть место для увеличения размера выборки при значительном повышении мощности. Но есть момент, когда увеличение размера выборки может не дать достаточно высоких преимуществ.

Увеличить уровень значимости. Хотя это делает тест более чувствительным к обнаружению истинных эффектов, это также увеличивает риск совершения ошибки типа I.

Уменьшить погрешность измерения. Повышение точности и правильности ваших измерительных устройств и процедур снижает изменчивость, повышая надежность и мощность. Использование нескольких измерений или методов, известных как триангуляция, также может помочь уменьшить систематическую погрешность исследования.

Использовать односторонний тест вместо двустороннего. При использовании теста t или z односторонний тест имеет более высокую мощность. Однако односторонний тест следует использовать только тогда, когда есть веские основания ожидать эффекта в определенном направлении (например, одна средняя оценка будет выше, чем другая), потому что он не сможет обнаружить эффект в определенном направлении. другое направление. Напротив, двусторонний тест способен обнаружить эффект в любом направлении.

Что такое статистическая мощность?

В статистике мощность относится к вероятности того, что проверка гипотезы обнаружит истинный эффект, если таковой имеется. Статистически мощный тест с большей вероятностью отклонит ложноотрицательный результат (ошибка типа II).

Если вы не обеспечите достаточную мощность в своем исследовании, вы не сможете обнаружить статистически значимый результат, даже если он имеет практическое значение. Ваше исследование может не дать ответа на ваш исследовательский вопрос.

Что такое статистическая значимость?

org/Answer»>

Статистическая значимость — это термин, используемый исследователями, чтобы заявить, что маловероятно, что их наблюдения могли произойти при нулевой гипотезе статистического теста. Значимость обычно обозначается p -значением или значением вероятности.

Статистическая значимость произвольна – она зависит от порога или значения альфа, выбранного исследователем. Самый распространенный порог — 9.0209 p < 0,05, что означает, что данные, вероятно, будут встречаться менее чем в 5% случаев при нулевой гипотезе.

Когда значение p падает ниже выбранного альфа-значения, мы говорим, что результат теста статистически значим.

Что такое силовой анализ?

Анализ мощности — это расчет, который помогает определить минимальный размер выборки для вашего исследования. Он состоит из четырех основных компонентов. Если вы знаете или имеете оценки для любых трех из них, вы можете рассчитать четвертый компонент.

• Статистическая мощность : вероятность того, что тест обнаружит эффект определенного размера, если таковой имеется, обычно устанавливается на уровне 80% или выше.
• Объем выборки : минимальное количество наблюдений, необходимое для наблюдения эффекта определенного размера с заданным уровнем мощности.
• Уровень значимости (альфа) : максимальный риск отклонения истинной нулевой гипотезы, которую вы готовы принять, обычно устанавливается на уровне 5%.
• Ожидаемый размер эффекта : стандартизированный способ выражения величины ожидаемого результата вашего исследования, обычно основанный на аналогичных исследованиях или экспериментальном исследовании.

Как повысить статистическую мощность?

org/Answer»>

Существуют различные способы повышения мощности:

• Увеличьте размер потенциального эффекта, более сильно манипулируя независимой переменной,
• Увеличить размер выборки,
• Увеличить уровень значимости (альфа),
• Уменьшите ошибку измерения за счет повышения точности и правильности ваших измерительных устройств и процедур,
• Используйте односторонний тест вместо двустороннего для тестов t и z .

Процитировать эту статью Scribbr

Если вы хотите процитировать этот источник, вы можете скопировать и вставить цитату или нажать кнопку «Цитировать эту статью Scribbr», чтобы автоматически добавить цитату в наш бесплатный генератор цитирования.

Бхандари, П.
(2022, 11 ноября). Статистическая мощность и почему это важно | Простое введение. Скриббр.
Проверено 21 ноября 2022 г. ,
с https://www.scribbr.com/statistics/statistical-power/

Процитировать эту статью

Полезна ли эта статья?

Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂
Ваш голос сохранен 🙂
Обработка вашего голоса…

Прита имеет академическое образование в области английского языка, психологии и когнитивной нейробиологии. Как междисциплинарный исследователь, она любит писать статьи, объясняющие сложные исследовательские концепции для студентов и ученых.

5 способов повысить статистическую мощность | Элисон Юхан Яо

Визуализация статистической мощности в A/B-тестировании

В науке о данных нам часто приходится запускать A/B-тесты и интерпретировать результаты с использованием статистической мощности. В блоге я объясню, что такое сила и как увеличить силу с помощью визуализации. И подчеркну, что эти методы не имеют никакого отношения к p-взлому.

Прежде чем мы начнем, я предполагаю, что у вас есть некоторые базовые знания о:

1. Проверка гипотез (значение p)
2. Ошибки типа I и типа II или ложноотрицательные и ложноположительные

При проверке бинарной гипотезы верна либо нулевая гипотеза H0, либо верна альтернативная гипотеза HA. Как правило, мы устанавливаем нуль как не имеющий никакого эффекта или что-то остается неизменным, например, два одинаковых значения (mu1 = mu2). И мы устанавливаем альтернативную гипотезу как имеющую какой-то эффект или что-то меняется после того, как вы вводите переменную в эксперимент, например, два средних значения не совпадают (mu1 ≠ mu2).

А мы, тестировщики, не хотим, чтобы H0 было правдой. Мы не хотим преодолевать все трудности с реализацией тестов только для того, чтобы обнаружить, что введенные нами переменные бесполезны. Вместо этого мы заботимся о том, чтобы HA было истинным, потому что мы хотим найти значимые переменные, поэтому нам нужно заботиться о вероятности того, что мы правы: вероятности того, что мы отвергаем H0 и, следовательно, принимаем HA, когда HA действительно верно. И это называется статистической силой, вашей способностью обнаруживать эффект, когда он есть.

Изображение автора

На этом графике мощность представлена ​​темно-зеленым цветом. В тесте гипотез мы всегда заранее определяем значение альфа, которое обычно устанавливается равным 0,05, поэтому частота ошибок типа I устанавливается еще до того, как мы начинаем тест. Затем мы можем рассчитать минимальное критическое значение, необходимое для отклонения H0. Мы можем провести линию от распределения нулевой гипотезы до распределения альтернативной гипотезы и разделить область под кривой на две части. Если наше вычисленное значение t или z попадает в левую часть пунктирной линии, мы не можем отклонить H0, когда HA истинно, и совершаем ошибку типа II. Если вычисленное значение падает вправо, мы отклоняем H0, когда HA истинно, и делаем правильный выбор. Следовательно, площадь справа от кривой — это наша мощность.

Обратите внимание, что мы говорим о мощности только тогда, когда значение HA равно true. Если, к сожалению, H0 верно и никакого эффекта нет, никакая мощность нам не поможет. Как вы можете видеть на графике, когда H0 истинно, мы имеем дело только с альфой. Но в реальной жизни мы понятия не имеем, верно ли H0 или HA, и мы не можем изменить основную истину. Все, что мы можем контролировать, — это отвергать или не отвергать H0, надеясь, что HA верен. Несмотря на это, мы по-прежнему хотим увеличить нашу статистическую мощность, чтобы иметь больше шансов обнаружить эффект, когда он действительно есть.

Давайте подробнее рассмотрим визуализацию и поймем, какую информацию мы знаем на графике.

Image by Author

Перед началом мы знаем: (1) альфа-уровень, (2) используем ли мы односторонний или двусторонний тест, (3) форму распределения (t или z). После выполнения теста мы знаем: (4) размер выборки, (5) средние значения распределений M0 и MA (или разницу между ними), (6) стандартное отклонение распределений и, следовательно, (7) стандартную ошибку (SE). и (8) минимальное критическое значение, также известное как значение пунктирной линии X (с использованием M0, минимального критического значения и SE).

Пример может быть проверкой, если выполнение каждого вопроса SAT в учебном пособии действительно имеет значение. Среднее значение совокупности для SAT составляет M0 = 500, а SD = 100. Поскольку мы знаем среднее значение совокупности, мы можем использовать распределение по оси z. Мы можем установить тест как 2-сторонний (альфа = 0,05), как обычно. Теперь мы делаем наш тест и проверяем тестовые данные. Допустим, N = 100, среднее значение для распределения HA равно MA = 530. Поскольку мы предполагаем, что два распределения одинаковы, мы можем вычислить, что SE = SD/√N = 100/√100 = 10 и, следовательно, X = z_crit * SE + М0 = 1,96 (мы знаем это из таблицы z) * 10 + 500 = 519,6. Хорошо, теперь мы, наконец, готовы вычислить мощность. Критическое значение для распределения ГК составляет z_crit2 = (X-MA)/SE = (519,6-530)/10 = -1,04. Мы можем проверить таблицу z и увидеть, что соответствующее значение p(x ≤ -1,04) = 0,1492, поэтому мощность равна 1-0,1492 = 0,8508.

Хорошо, теперь большой вопрос. Как мы увеличиваем мощность?

Думаю, легче думать визуально . Как бы вы увеличили площадь в зеленом? Мы можем сдвинуть пунктирную линию (метод 0 и 1), сдвинуть среднюю скользящую среднюю (метод 2) или изменить форму распределения (метод 3–5).

0. Повысить уровень значимости альфа (НЕПРАВИЛЬНЫЙ способ)

GIF от автора

Сохраняя все остальное на месте, один простой метод — сдвинуть пунктирную линию влево. Увеличивая альфа или переключаясь с двухстороннего теста на односторонний, мы можем уменьшить минимальное критическое значение X. совершения ошибки первого рода, поэтому мы никогда не вмешиваемся в значение альфы.

1.

Переключиться с 2-стороннего теста на 1-сторонний

GIF от автора

Аналогичным образом, переход от 2-стороннего теста к 1-стороннему тесту может сдвинуть пунктирную линию влево. В двустороннем тесте критическое значение p для каждого хвоста составляет половину альфа, в то время как критическое значение p равно альфа в одностороннем тесте.

Используем ли мы двухсторонний или односторонний тест, зависит от дизайна теста и задается перед запуском эксперимента, поэтому с самого начала нужно иметь в виду, что предпочтение отдается одностороннему тесту.

2. Увеличить разницу средних значений

Другой способ — увеличить разницу между двумя средними значениями. Поскольку распределение H0 фиксировано, поскольку нулевая гипотеза обычно не меняется, мы можем только надеяться, что распределение HA может сместиться вправо.

GIF от Автора

Однако мы не можем добиться этого вручную. Нам нужно сообщать о распределении, которое мы получаем из тестовых данных, как оно есть (иначе это манипулирование данными!). Но это дает количественную оценку того, почему нам нравится большая средняя разница, поскольку она дает нам больше возможностей.

Специальное примечание:
Средняя разница — это один из типов размера эффекта, поэтому мы можем сказать, что увеличение размера эффекта может увеличить мощность.

3. Используйте z-распределение вместо t-распределения

Начиная с этого метода, мы фокусируемся на изменении формы распределений. Использование распределения по оси z облегчит достижение статистической значимости. Почему?

GIF от Author

Потому что распределение по оси z имеет больший эксцесс (z больше, чем распределение по t) и имеет более тонкие хвосты. При изменении формы X также уменьшается, поэтому мощность обоих эффектов увеличивается. В предыдущем примере оценки SAT использование z-распределения уместно, потому что мы знаем среднее значение генеральной совокупности. Хотя в реальной жизни это случается нечасто, мы можем использовать z для аппроксимации распределения t при большом размере выборки.

Однако это изменение формы не будет значительным. Я немного преувеличил в GIF, чтобы было легче увидеть.

4. Уменьшение стандартного отклонения

Другой метод изменения формы распределения заключается в уменьшении SE путем уменьшения SD.

GIF от Author

Мы можем использовать более точные измерения, например, задавать четкие вопросы вместо расплывчатых в опросах обратной связи с пользователями. Таким образом, в наших данных будет меньше ошибок и меньше шума.

Кроме того, мы можем попробовать запустить t-критерий парных выборок, если он применим. Суть того, почему это работает, заключается в том, что парные группы имеют более высокую корреляцию, а разница в баллах между парными выборками меньше.

5. Увеличить размер выборки (наиболее практичный способ)

GIF от автора

Наконец, единственный метод, на который мы всегда можем положиться, — это увеличение размера выборки. Если SD останется прежним, больший размер выборки N увеличит знаменатель, тогда SE уменьшится.

Это также наиболее практичный способ в реальных бизнес-сценариях. Гораздо проще собрать данные от большего числа пользователей или разослать больше опросов, чем следовать перечисленным выше методам.

Если при чтении этого блога вы впервые подумали о р-хакинге, поздравляем! Вы хорошо обученный специалист по статистике, знакомый с экспериментальной этикой.

Действительно, слово «увеличение» создает у нас иллюзию, что мы контролируем результат эксперимента, хотя на самом деле это не так. Метод (2) увеличения средней разницы, например, находится вне нашего контроля, но я думаю, что все же полезно понять механизм, почему большая средняя разница приводит к большей мощности. Поэтому я помещаю это здесь, как и другие сообщения.

Хотя мы не можем контролировать данные испытаний, мы можем контролировать экспериментальный план . Методы 0, 1, 3, 4 и 5 предопределены до проводим тесты и видим тестовые данные. Мы никогда не манипулируем тестовыми данными!

Например, давайте поговорим о (5) увеличении размера выборки. Увеличиваем ли мы размер выборки во время или после экспериментов? Нет! Мы заранее рассчитываем размер выборки на основе желаемой мощности (например: мощность = 0,85). Если N=50, то давайте возьмем 50 человек, проведем эксперимент, проверим данные теста и сообщим p-значение как есть.

Если бы мне нужно было p-взломать, я сначала проверю свое p-значение = 0,053 после того, как наберу 50 человек. О, нет. p> 0,05, так близко. Что я делаю? Я увеличиваю размер выборки после проведения теста и нахожу еще 2 участников. Я снова проверяю свое p-значение. Теперь р = 0,049и я все прекращаю и сообщаю, что нашел эффект. Это очень неправильно! Если я буду проверять свое p-значение каждый раз, когда добавляю нового участника, у всего есть вероятность получить p < 0,05, и я всегда найду эффект.

Таким образом, увеличение размера выборки означает использование N=50 вместо 20 или 40 до проведения теста. То же самое относится к методам 1, 3 и 4.

Важно знать, что существует более одного способа увеличить статистическую мощность, потому что иногда увеличение размера выборки просто невозможно.