什么时候进行事后权力分析(如果有)是个好主意?


Answers:


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在我的领域中,我看到人们在进行事后权力分析时,其目的是表明,至少根据以下情况,人们可能期望出现某种效果(由于先前的文献,常识等)。进行一些意义测试。

但是,在这种情况下,研究人员可能会陷入困境-他或她可能没有获得重大意义的结果,或者是因为该影响实际上并未出现在人群中,或者是因为该研究没有足够的能力检测到这种情况。效果,即使它存在。因此,功效分析的目的是表明,即使人口中的影响很小,这项研究也很有可能检测到这种影响。

有关使用事后功率分析的具体示例,请参阅链接的论文。


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这听起来确实合理。根据您的回答,我会得出结论,有时有充分的理由进行事后功率分析。除非有某种更好的方法来证明即使在人口数量很小的情况下,一项研究也很有可能检测到这种影响。您知道这种方法吗?
user1205901-恢复莫妮卡

我认为该方法正是事后权力分析。我想一种替代方法可能是使用贝叶斯方法代替皮尔逊假设检验,但是在我的领域(心理学),皮尔逊假设检验仍然是主要的统计范式。
Patrick S. Forscher

所描述的方法存在很大的问题。由于采样差异,平均值总是不同的,因此,实际上,对于大样本,任何测试甚至都可以检测到很小的影响(将您的n增加到99999999999,这可能很重要)。另外,在假设被否决的情况下,我不太确定,但“获得的功效”很可能始终<0.5(或至少在大多数情况下)。因此,总会得出这样的结论:样本不够。
布鲁诺'18

α

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对于给定的先验效应量,您始终可以计算出研究将产生显着结果的概率。从理论上讲,这应该在进行研究之前完成,因为进行低功效的研究毫无意义,而当存在效果时,进行低功效研究的机会很小。但是,您还可以在研究后计算功效,以了解研究的功效较低,甚至不可能检测到很小的影响。

事后或观察到的功效一词用于功效分析,它使用样本中观察到的效应大小在假设观察到的效应大小是真实效应大小的合理估计的情况下计算功效。许多统计学家指出,在一项研究中观察到的功效并不是十分有用,因为效果大小的估算不够准确,无法提供有益的信息。最近,研究人员已开始研究一组研究的观察力,以研究平均而言有多强大的研究,以及研究报告的结果是否比研究的实际能力更合理。

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


那么,@ Dr-r,谁能提到第一个提到的研究呢?有正确的名字吗?我使用了G * Power的“事后”功能,但是我使用了先验效果大小。我这样做的原因是,起初,我计划使用“猜测”的均值差异和“猜测”的标准差,并且它们与获得的值确实有很大差异。另外,我两组都无法达到计划的样本量。我不想在论文中使用“事后”一词,因为人们可能会弄错它。那么,您有什么建议吗?
布鲁诺'18
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