いつ(あるとしても)事後の電力分析を行うのが良いでしょうか?


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私の理解では、電力分析は、観測された効果サイズをターゲット母集団効果サイズとして使用する場合に限り、事後的であるとしています。

回答:


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私の分野では、論文の目的が(以前の文献、常識などの理由で)存在すると予想されたかもしれない何らかの効果が、少なくともいくつかの有意差検定に。

ただし、これらの状況では、研究者は少し束縛されています-影響が実際に母集団に存在しないか、研究が十分に検出されていないために、研究者は重要ではない結果を得た可能性があります存在していても効果があります。したがって、検出力分析の目的は、母集団にわずかな影響があっても、研究がその影響を検出する可能性が高いことを示すことです。

この事後電力分析の具体的な使用例については、このリンクされた論文を参照してください。


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それは確かに合理的に聞こえます。あなたの回答に基づいて、事後の電力分析を行うのに十分な理由がある場合があると結論付けます。それは、たとえ小さな人口の影響であっても、研究がその影響を検出する可能性が高いことを示すいくつかの優れた方法がない限りです。そのような方法を知っていますか?
user1205901-2013年

私はその方法はまさにその場しのぎのパワー分析だと思います。ピアソン仮説検定の代わりにベイジアン法を使用することも1つの代替方法であると思いますが、私の分野(心理学)では、ピアソン仮説検定が依然として主要な統計パラダイムです。
Patrick S. Forscher、2013

説明されているアプローチには大きな問題があります。サンプリングのばらつきのため、手段は常に異なります。そのため、実質的に、どのサンプルでも、大きなサンプルが与えられた場合、ごくわずかな影響でも検出できます(nを99999999999に増やすと、すべてが重要になる可能性があります)。また、棄却された仮説の場合、私はかなり確信が持てませんが、「獲得されたパワー」は常に(または、ほとんどの場合、少なくとも)0.5未満になる可能性があります。したがって、サンプルが十分ではなかったという結論に常につながります。
Bruno

α

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与えられたアプリオリエフェクトサイズに対して、スタディが有意な結果をもたらす確率を常に計算できます。理論的には、効果が存在するときに有意な結果を生み出す可能性が低い低出力での研究を行う意味がないため、これは研究を実施する前に行う必要があります。ただし、スタディの後にパワーを計算して、スタディのパワーが小さいことを認識することもできます。

事後または観測パワーという用語は、観測された効果サイズが真の効果サイズの合理的な推定値であるという仮定の下で、サンプルの観測された効果サイズを使用してパワーを計算するパワー分析に使用されます。多くの統計学者は、単一の研究で観察された検出力は、効果的なサイズが十分に正確に推定されていないため、有益ではないことを指摘しています。最近では、研究者は一連の研究の観察された力を調べ始め、平均してどれほど強力な研究があり、研究が研究の実際の力よりも有意な結果を報告するかどうかを調べています。

https://replicationindex.wordpress.com/tag/observed-power/


それで、@ Dr-r、最初に述べた種類の研究を誰かがどのように参照できますか?その正しい名前はありますか?G * Powerの「事後」機能を使用しましたが、事前の効果サイズを使用しました。私がそれをしている理由は、最初は「推測された」平均差と「推測された」標準偏差を使用することを計画しており、それらは得られたものとはかなり異なっていたからです。また、両方のグループで計画したサンプルサイズを達成できませんでした。人々はそれを誤解するかもしれないので、私は私の論文で「事後」という用語を使いたくない。それで、何か提案はありますか?
Bruno、
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