Tarefa tool_selection.power.test.s1003

Veredito

Pergunta feita ao analista

Queremos sortear turmas inteiras de 20 alunos para o programa de leitura. Quantos alunos precisamos no total para detectar um efeito de 0,20 desvio-padrão, com poder de 80% e significância de 5%, se a correlação intraclasse das notas é 0,05?

Como o agente resolveu e como foi validado

Resumo passo a passo do que o agente executou, por que o caminho está correto e como cada verificação conferiu o resultado.

1. 1Chamada que gerou a resposta finalinfer.sample_size(Dimensionamento de tamanho de amostra)citada na respostacoincide com a referência

   Ver chamada call_71052959 nos detalhes

   Quantas unidades para um efeito alvo: tamanho de amostra.

   Por que este é o caminho de referência: Pergunta de desenho: os números vêm da pergunta.
   Argumentos principais

   alpha:

   0,050.05

   cluster_size:

   2020

   effect:

   0,20.2

   icc:

   0,050.05

   power:

   0,80.8

   sd:

   11

   share_treated:

   0,50.5

   Resultado calculado

   • n_required = 1.531units 1531
     Units needed to detect an effect of 0.2 (0.8 power, α = 0.05)
   Diagnósticos: design_effect = 1,951.9500000000000002 · n_treated = 766766 · n_control = 765765 · n_clusters = 7777 (clusters of cluster_size units)
2. 2Conferência de lastro e resposta final

   Todos os 1 números escritos na resposta foram conferidos contra as ferramentas e o enunciado (nenhum número sem lastro).

   Números encontrados: 1531
   Figuras citadas: call_71052959:n_required
   • ✓
     #0ferramenta chamadainfer.sample_size

     Exige que o resultado venha da ferramenta infer.sample_size.
   • ✓
     #1argumento igualicc

     whole classes or schools are assigned
   • ✓
     #2argumento igualcluster_size

     units per cluster
   • ✓
     #3figura próximan_required

     headline figure against the truth
   • ✓
     #4resposta com lastro

     every number traced to a tool call or the question
   • ✓
     #5uma entre

     the answer cites the expected tool's figures

Valores esperados e de onde vêm

Nenhuma fonte citada pelas verificações.

Verificações

Caminho de referência e caminho do agente

A chamada de referência ao lado da chamada que deu a resposta, argumento por argumento.

Trajetória

Cada evento na ordem em que aconteceu: turnos do modelo, chamadas de ferramentas, guardas, transformações e pontuação.

1. 0Início

   Queremos sortear turmas inteiras de 20 alunos para o programa de leitura. Quantos alunos precisamos no total para detectar um efeito de 0,20 desvio-padrão, com poder de 80% e significância de 5%, se a correlação intraclasse das notas é 0,05?

2. 1Turno do modelo
   call_4d3d0a05rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Quantas unidades para um efeito alvo: tamanho de amostra.

   Chamadas pedidas

   • infer.sample_size

     {
       "alpha": 0.05,
       "cluster_size": 20,
       "effect": 0.2,
       "icc": 0.05,
       "power": 0.8
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.sample_size— Dimensionamento de tamanho de amostrav0.1.0call_71052959decidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Quantas unidades para um efeito alvo: tamanho de amostra.

   Argumentos

   {
     "alpha": 0.05,
     "cluster_size": 20,
     "effect": 0.2,
     "icc": 0.05,
     "power": 0.8,
     "sd": 1,
     "share_treated": 0.5
   }

   Figuras call_71052959

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   n_required Units needed to detect an effect of 0.2 (0.8 power, α = 0.05)	1.531units	1531	—	—

   Diagnósticos

   • design_effect = 1,951.9500000000000002
   • n_treated = 766766
   • n_control = 765765
   • n_clusters = 7777 (clusters of cluster_size units)

   Derivação matemática e pressupostos

   n_required

   1. Invertendo a fórmula do efeito mínimo detectável: quantas unidades para que o efeito alvo seja detectável.n = ⌈((z_a + z_p) × sd / δ)² × DE / (p × (1 − p))⌉→ 1.531 (1531)

   Pressupostos do estimador

   • two-sided test; normal approximation

   Hashes SHA-256 e metadados de reprodução

   Digests dos dados

   sha256 do resultado

   113a516cb71a430bf1f5c6c470ea57bf7f0a7001a6036f5156a72f5dd04ed5bd

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_726c9455rules-1Fim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.sample_size): n_required = 1531.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_71052959:n_required"
       ]
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
5. 4Guarda
   resposta aceita

   Números encontrados

   1531

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

   1 nova(s) tentativa(s) restante(s)
6. 5Resposta

   Estimativa (infer.sample_size): n_required = 1531.

   Figuras citadas: call_71052959:n_required · Parada: answered
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.sample_size
8. 7Pontuação
   #1argumento igualpassouobrigatóriainfer.sample_size.icc = [0.05]
9. 8Pontuação
   #2argumento igualpassouobrigatóriainfer.sample_size.cluster_size = [20.0]
10. 9Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória1531 vs 1530.531548198072
11. 10Pontuação
    #4resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
12. 11Pontuação
    #5uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.sample_size): ok

Épocas × verificações

Tentativas

Cada tentativa é seu próprio arquivo e é publicada; só a última de cada época é pontuada.

• época 1, tentativa 1passoupontuada(exibindo)

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