估计卡方测试所需的样本量

Question

我想估计使用Python计算离散数据的卡平方（一致性测试）测试所需的样本大小，并需要一个提示如何做。在

一般来说，我想估计两个生产过程的失败率是否有显著差异（α=5%）。在

我只找到了statsmodels.stats.gof.chisquare_effectsize()函数，但这似乎只适用于拟合优度测试。在

有什么方法可以确定所需的样本量吗？在

我很感激每个人的回答。在

Answer 1

你可以用statsmodels.stats.GofChisquarePower（）解算能量（） 但是，您需要调整自由度（df）以考虑变量的数量。您可以使用n_bins参数来完成此操作。在

>>>import statsmodels.stats.power as smp
>>>n_levels_variable_a = 2
>>>n_levels_variable_b = 3
>>>smp.GofChisquarePower().solve_power(0.346, power=.8, n_bins=(n_levels_variable_a-1)*(n_levels_variable_b-1), alpha=0.05)

115.94688728433769