在 Power BI (DAX)

问题描述

这部分是一个理论问题，部分是一个实现问题。我的统计数据有点生疏...

我正在编写一份报告，试图确定参考组和选定组之间出现的差异是否具有统计显着性。

因此，例如，如果某事在一组的 n 个测试中的 X 次中发生，与在不同（对照组）的 m 次测试中的 Y 次“正常”发生率相比，它是否具有统计学意义。

所以，我的 H0 是每个对照组的比率是 m 的 Y h1 是它和对照组不一样。（理想情况下，我想使用 1-tailed 测试，这取决于观察到的出现次数是大于还是小于控制，但我当前的实现是 2-tailed）

我对 80% 的置信度感到满意。

我有（这里有一些伪代码）：

Zscore = 
   VAR pControl = DIVIDE(COUNT([Control occurrences]),COUNT([Control Tests])) RETURN
   VAR pTest = DIVIDE(COUNT([Test occurrences]),COUNT([Test Tests])) RETURN
   VAR controlStandardError = 
      SQRT(
         DIVIDE(
            (pControl * (1-pControl),COUNT([Control Tests])
          )
      ) RETURN
   VAR testStandardError = 
      SQRT(
         DIVIDE(
            (pTest* (1-pTest),COUNT([Test Tests])
          )
      ) RETURN
DIVIDE(
   (pTest - pControl),SQRT(POWER(testStandardError,2) + POWER(controlStandardError,2)
)

然后我在计算：

p-Value = 
   VAR pControl = DIVIDE(COUNT([Control occurrences]),COUNT([Control Tests])) RETURN
   IF(pControl > 0,1 - ABS(NORM.DIST(Zscore,1,TRUE)
   )

然后我在表格中显示我的每个非零假设并过滤表格以使 p 值小于 0.1。 (2-tailed 80%)

我在正确的轨道上吗？还是我完全搞砸了这个理论？

解决方法

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