1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
  8
  9
 10
 11
 12
 13
 14
 15
 16
 17
 18
 19
 20
 21
 22
 23
 24
 25
 26
 27
 28
 29
 30
 31
 32
 33
 34
 35
 36
 37
 38
 39
 40
 41
 42
 43
 44
 45
 46
 47
 48
 49
 50
 51
 52
 53
 54
 55
 56
 57
 58
 59
 60
 61
 62
 63
 64
 65
 66
 67
 68
 69
 70
 71
 72
 73
 74
 75
 76
 77
 78
 79
 80
 81
 82
 83
 84
 85
 86
 87
 88
 89
 90
 91
 92
 93
 94
 95
 96
 97
 98
 99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
* Определение размеров выборок для выводов о средних значениях.

(I) РАЗМЕР ВЫБОРКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА *.

DEFINE cimean(s=!TOKENS(1) /eps=!TOKENS(1) /ci=!DEFAULT(95) !TOKENS(1) ). 
* Определение объема выборки для вычисления доверительного интервала одной средней величины *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: ЗАДАННАЯ ТОЧНОСТЬ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА: ОДНА СРЕДНЯЯ'.
compute sd=!s.
compute eps=!eps.
compute ci=!ci.
do if ci=95.
compute zalfa=1.96.
end if.
do if ci=99.
compute zalfa=2.576.
end if.
do if ci=99.9.
compute zalfa=3.09.
end if.
print ci
 /format="f8.1"
 /title='Уровень доверия (%)'.
print eps
 /format="f8.2"
 /title="Желаемая точность".
print sd
 /format="f8.3"
 /title="Ожидаемое стандартное отклонение".
compute n=TRUNC((zalfa**2)*(sd**2)/(eps**2))+1.
print {n}
 /format="f8.0"
 /title="Требуемый размер выборки".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: необходимо задать величину стандартного отклонения, желаемую точность (половину ширины ДИ) и уровень доверия *.
cimean s=8.7 eps=2.
cimean s=8.7 eps=2 ci=99.
cimean s=8.7 eps=2 ci=99.9.

********************************************************************************

(II) РАЗМЕР ВЫБОРОК ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ *.

* Сформируем отдельный файл с традиционными значениями альфа и мощности для стат. критерия.

* Здесь собраны наиболее часто используемые варианты этих значений для определения размера выборок
  (можете добавить собственные условия, если необходимо):
  - альфа = 5% и 1% для одно- и двусторонних проверок;
  - мощность: 80%, 90%, 95% и 99%.
* Данный файл должен быть активным файлом данных при запуске макроса.

DATA LIST LIST /id(F2.0) alfa(f8.3) tails(F2.0) power(F8.3).
BEGIN DATA
 1 0.05 1 0.80
 2 0.05 2 0.80
 3 0.05 1 0.90
 4 0.05 2 0.90
 5 0.05 1 0.95
 6 0.05 2 0.95
 7 0.05 1 0.99
 8 0.05 2 0.99
 9 0.01 1 0.80
10 0.01 2 0.80
11 0.01 1 0.90
12 0.01 2 0.90
13 0.01 1 0.95
14 0.01 2 0.95
15 0.01 1 0.99
16 0.01 2 0.99
END DATA.
COMPUTE zalfa = IDF.NORMAL(1-(alfa/tails),0,1) .
COMPUTE zbeta = IDF.NORMAL(1-power,0,1) .
EXEC.

***********************************
* ОДНА ВЫБОРКА, НЕПРЕРЫВНАЯ ПЕРЕМЕННАЯ *
***********************************.

DEFINE onemeand(d=!TOKENS(1)). 
* Сравнение выборочной средней с генеральной
  с заданной величиной эффекта (Cohen's d) на входе (требуется доп. файл) *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: ОДНА СРЕДНЯЯ, ИЛИ СРЕДНИЕ В ПАРНОЙ ВЫБОРКЕ (С ВЕЛИЧ. ЭФФЕКТА COHEN`S D)'.
get id /var=id.
get alfa /var=alfa.
get tails/ var=tails.
get power /var=power.
get zalfa /var=zalfa.
get zbeta /var=zbeta.
compute cohend=!d.
print cohend
 /format="f8.2"
 /title="Определяемая величина эффекта (Cohen's d)".
compute n=TRUNC(((zalfa-zbeta)/cohend)&**2)+1.
print {id,100*alfa,tails,100*power,n}
 /format="f8.0"
 /clabels="NN","Альфа(%)","Хвосты","Мощн.(%)","N"
 /title="Требуемый размер выборки".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: задаём значение d *.
onemeand d=0.76.

DEFINE onemeanx(m=!TOKENS(1) /s=!TOKENS(1) ). 
* Сравнение выборочной средней с генеральной; 
  задаются разность средних значений (выб. - совокупн.) и ст. отклонения
  (требуется доп. файл) *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: ОДНА СРЕДНЯЯ, ИЛИ СРЕДНИЕ В ПАРНОЙ ВЫБОРКЕ (СРЕДН. И СТ. ОТКЛ.)'.
get id /var=id.
get alfa /var=alfa.
get tails/ var=tails.
get power /var=power.
get zalfa /var=zalfa.
get zbeta /var=zbeta.
compute mean=!m.
compute sd=!s.
compute cohend=mean/sd.
print {mean,sd,cohend}
 /format="f8.2"
 /clabels="Средн.","Стд. откл.","Cohen's d"
 /title="Величина определяемых различий".
compute n=TRUNC(((zalfa-zbeta)/cohend)&**2)+1.
print {id,100*alfa,tails,100*power,n}
 /format="f8.0"
 /clabels="NN","Альфа(%)","Хвосты","Мощн.(%)","N"
 /title="Требуемый размер выборки".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: необходимо задать значения разности средних (выборка - ген. совокупность) и стандартного отклонения *.
onemeanx m=10 s=13.1.

DEFINE onemeanp(d=!TOKENS(1) /n=!TOKENS(1)
 /alfa=!DEFAULT(0.05) !TOKENS(1) /tails=!DEFAULT(2) !TOKENS(1)). 
* Мощность критерия проверки при заданном размере выборки и разности в средних (Cohen's d)
  (доп. файл НЕ требуется) *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: МОЩНОСТЬ ПРОВЕРКИ (ОДНА СРЕДНЯЯ С ЗАДАННОЙ ВЕЛИЧ. ЭФФЕКТА COHEN`S D)'.
compute cohend=!d.
compute n=!n.
compute alfa=!alfa.
compute tails=!tails.
compute pval=alfa/tails.
do if pval=0.05.
compute zalfa=1.645.
end if.
do if pval=0.025.
compute zalfa=1.96.
end if.
do if pval=0.01.
compute zalfa=2.326.
end if.
do if pval=0.005.
compute zalfa=2.576.
end if.
print cohend
 /format="f8.2"
 /title="Величина определяемых различий (Cohen's d)".
print {100*alfa,tails,n}
 /format="f8.0"
 /clabels="Альфа(%)","Хвосты","N"
 /title="Введенные данные".
compute beta=100*(1-cdfnorm(zalfa-abs(cohend*sqrt(n)))).
print beta
 /format="f8.1"
 /title="Мощность критерия проверки (%)".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: необходимо задать значения Cohen's d, объема выборки, уровня значимости альфа и тип гипотезы
* (односторонняя/двусторонняя) *.
onemeanp d=0.76 n=14 alfa=0.05 tails=2. 

************************************************
* ДВЕ НЕЗАВИСИМЫХ ВЫБОРКИ, НЕПРЕРЫВНЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ *
************************************************.

DEFINE twomeand(d=!TOKENS(1)/ r=!DEFAULT(1)!TOKENS(1)). 
* Сравнение 2 независимых средних; задана велич. эффекта Cohen's
  (требуется доп. файл) *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: ДВЕ НЕЗАВИСИМЫЕ СРЕДНИЕ (ЗАДАНА СТАНДАРТ. РАЗНОСТЬ СРЕДНИХ)'.
get id /var=id.
get alfa /var=alfa.
get tails/ var=tails.
get power /var=power.
get zalfa /var=zalfa.
get zbeta /var=zbeta.
compute k=!r.
compute cohend=!d.
print cohend
 /format="f8.2"
 /title="Определяемая величина различий (Cohen's d)".
print k
 /format="f8.0"
 /title="Отношение (N2/N1)".
* Гармоническое N *.
compute n=TRUNC(2*((zalfa-zbeta)/cohend)&**2)+1.
* Выборка Ni *.
COMPUTE n1=n*(k+1)/(2*k).
COMPUTE n2=n*(1+k)/2.
print {id,100*alfa,tails,100*power,n1,n2,n1+n2}
 /format="f8.0"
 /clabels="NN","Альфа(%)","Хвосты","Мощн.(%)","N1","N2","Общий N"
 /title="Требуемый размер выборки".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: указываем значение d и отношение размеров выборок *.
twomeand d=0.5 r=1.
twomeand d=0.5 r=2.
twomeand d=0.5 r=3.
twomeand d=0.3 r=1.
twomeand d=0.3 r=2.
twomeand d=0.3 r=3.

* Если желаете получить выдачу только для одного условия,
  например, альфа=5%, односторонняя гипотеза, 90% мощность (строка №3 доп. файла):.
TEMPORARY.
SELECT IF ID=3.
twomeand d=0.5 r=2.

DEFINE twomeanx(m1=!TOKENS(1)/ m2=!TOKENS(1)/ s=!TOKENS(1)/ r=!DEFAULT(1)!TOKENS(1)). 
* Сравнение 2 независимых средних; заданы средние, стандартные отклонения
  (требуется доп. файл) *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: ДВЕ НЕЗАВИСИМЫЕ СРЕДНИЕ (ЗАДАНЫ НЕСТАНДАРТИЗИРОВАННЫЕ РАЗЛИЧИЯ)'.
get id /var=id.
get alfa /var=alfa.
get tails/ var=tails.
get power /var=power.
get zalfa /var=zalfa.
get zbeta /var=zbeta.
compute k=!r.
compute mean1=!m1.
compute mean2=!m2.
compute sd=!s.
compute cohend=(mean1-mean2)/sd.
print {mean1,mean2,sd,cohend}
 /format="f8.2"
 /clabels="Средн.1","Средн.2","Стд. откл.","Cohen's d"
 /title="Определяемая величина различий ".
print k
 /format="f8.0"
 /title="Отношение (N2/N1)".
* Гармоническое N *.
compute n=TRUNC(2*((zalfa-zbeta)/cohend)&**2)+1.
* Выборка Ni *.
COMPUTE n1=n*(k+1)/(2*k).
COMPUTE n2=n*(1+k)/2.
print {id,100*alfa,tails,100*power,n1,n2,n1+n2}
 /format="f8.0"
 /clabels="NN","Альфа(%)","Хвосты","Мощн.(%)","N1","N2","Общий N"
 /title="Требуемый объем выборки".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: необходимо задать обе средние, общее стандартное отклонение и соотношение размеров выборок*.
twomeanx m1=4.5 m2=4 s=1 r=1.
twomeanx m1=4.5 m2=4 s=1 r=2.
twomeanx m1=4.5 m2=4 s=1 r=3.
twomeanx m1=4.5 m2=4 s=0.9 r=1.
twomeanx m1=4.5 m2=4 s=0.9 r=2.
twomeanx m1=4.5 m2=4 s=0.9 r=3.

DEFINE twomeanp(d=!TOKENS(1) /n1=!TOKENS(1) /n2=!TOKENS(1)
 /alfa=!DEFAULT(0.05) !TOKENS(1) /tails=!DEFAULT(2) !TOKENS(1)). 
* Модность критерия проверки; заданы объемы выборок и наблюдаемая величина различий (Cohen's d)
  (доп. файл НЕ требуется) *.
MATRIX.
PRINT  /TITLE '       ОБЪЕМ ВЫБОРКИ: МОЩНОСТЬ ПРОВЕРКИ (ДВЕ СРЕДНИЕ, ВЕЛИЧ. ЭФФЕКТА COHEN`S D)'.
compute cohend=!d.
compute n1=!n1.
compute n2=!n2.
compute n=2*n1*n2/(n1+n2).
compute alfa=!alfa.
compute tails=!tails.
compute pval=alfa/tails.
do if pval=0.05.
compute zalfa=1.645.
end if.
do if pval=0.025.
compute zalfa=1.96.
end if.
do if pval=0.01.
compute zalfa=2.326.
end if.
do if pval=0.005.
compute zalfa=2.576.
end if.
print cohend
 /format="f8.2"
 /title="Определяемые различия (Cohen's d)".
print {100*alfa,tails,n1,n2}
 /format="f8.0"
 /clabels="Альфа(%)","Хвосты","N1","N2"
 /title="Введенные данные".
compute beta=100*(1-cdfnorm(zalfa-abs(cohend*sqrt(n/2)))).
print beta
 /format="f8.1"
 /title="Мощность критерия проверки(%)".
END MATRIX.
!ENDDEFINE.

* ВЫЗОВ макроса: необходимо задать размеры обеих выборок, величину эффекта Cohen's d, уровень альфа и тип гипотезы (одност./двуст.)*.
twomeanp d=0.94 n1=7 n2=14 alfa=0.05 tails=2.