Tarefa tool_selection.power.test.s1002

Veredito

Pergunta feita ao analista

Temos 60 escolas com 20 alunos cada (1.200 alunos) e vamos sortear metade das escolas para o programa. Com correlação intraclasse de 0,05, poder de 90% e significância de 5%, qual o menor efeito, em desvios-padrão, que conseguiremos detectar?

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

   Temos 60 escolas com 20 alunos cada (1.200 alunos) e vamos sortear metade das escolas para o programa. Com correlação intraclasse de 0,05, poder de 90% e significância de 5%, qual o menor efeito, em desvios-padrão, que conseguiremos detectar?

2. 1Turno do modelo
   call_23d8f7b7referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Texto visível

   Pergunta de desenho: os números vêm da pergunta.

   Chamadas pedidas

   • infer.mde

     {
       "alpha": 0.05,
       "cluster_size": 20,
       "icc": 0.05,
       "n": 1200,
       "power": 0.9
     }

   Mensagens (formato neutro)Instruções do sistemaFerramentas oferecidas
3. 2Ferramenta
   infer.mdev0.1.0call_196104bedecidido pelo modeloreexecutável

   Motivo: Pergunta de desenho: os números vêm da pergunta.

   Argumentos

   {
     "alpha": 0.05,
     "cluster_size": 20,
     "icc": 0.05,
     "n": 1200,
     "power": 0.9,
     "sd": 1,
     "share_treated": 0.5
   }

   Figuras call_196104be

   Chave	Valor	Valor bruto	Erro-padrão	IC
   mde Minimum detectable effect with 1200 units (0.9 power, α = 0.05)	0,261339 SD	0.26133933859900244	—	—

   Diagnósticos

   • design_effect = 1,951.9500000000000002
   • n_clusters = 6060

   Digests dos dados

   sha256 do resultado

   976cbadb61af0d33427a1a9c4d3f60e5d72330600a22a204de761f03e26f3e99

   Resultado mostrado ao modelo
4. 3Turno do modelo
   call_ca7abbb2referenceFim: tool_use0 ms0 de entrada · 0 de saída · 0 de raciocínio · 0 em cache

   Chamadas pedidas

   • submit_answer (meta-ferramenta)

     {
       "answer": "Estimativa (infer.mde): mde = 0,2613.",
       "caveats": [],
       "figure_refs": [
         "call_196104be:mde"
       ]
     }

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

   Números encontrados

   0,2613

   Sem lastro

   —

   Não citados

   —

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

   Estimativa (infer.mde): mde = 0,2613.

   Figuras citadas: call_196104be:mde · Parada: answered
7. 6Pontuação
   #0ferramenta chamadapassouobrigatória1 successful call(s) of infer.mde
8. 7Pontuação
   #1argumento igualpassouobrigatóriainfer.mde.icc = [0.05]
9. 8Pontuação
   #2argumento igualpassouobrigatóriainfer.mde.cluster_size = [20.0]
10. 9Pontuação
    #3figura próximapassouobrigatória0.2613393386 vs 0.26133933859900244
11. 10Pontuação
    #4resposta com lastropassouobrigatóriaevery number backed
12. 11Pontuação
    #5uma entrepassouregistradaanswer_cites(infer.mde): 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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