Cinque passi per il calcolo indossa una taglia

Quasi tutte le agenzie che concedono richiedono una stima di un campione di dimensioni adeguate per rilevare gli effetti ipotizzati nello studio. Ma tutti gli studi sono ben serviti da stime di dimensioni del campione, in quanto si può risparmiare una grande quantità di risorse.

Perché? Studi sotto taglia non possono trovare i risultati reali e gli studi di grandi dimensioni trovare anche quelli inconsistenti. Entrambi gli studi sottodimensionati e di grandi dimensioni perdere tempo, energia e denaro; l'ex utilizzando le risorse senza trovare i risultati e questi ultimi, utilizzando più risorse del necessario. Entrambi esporre un numero necessario di partecipanti ai rischi sperimentali.

Il trucco è di dimensioni uno studio in modo che sia appena sufficiente per rilevare un effetto di rilevanza scientifica. Se l'effetto risulta essere più grande, tanto meglio. Ma prima è necessario raccogliere alcune informazioni su cui basare le stime.

Dopo aver raccolto le informazioni, è possibile calcolare a mano utilizzando una formula trovata in molti libri di testo, utilizzare uno dei molti pacchetti software specializzati, o consegnarli ad uno statistico, a seconda della complessità dell'analisi. Ma indipendentemente da quale modo voi o il vostro statistica calcola esso, è necessario fare prima i 5 passi seguenti:.

Passaggio 1. Indicare una verifica dell'ipotesi

La maggior parte studi hanno molte ipotesi, ma per calcoli dimensione del campione, scegliere da uno a tre ipotesi principali. Renderli esplicito in termini di ipotesi nulla e alternativa.

Passaggio 2. Specificare il livello di significatività del test.

Di solito è alfa = .05, ma non deve essere.

Passaggio 3. Specificare il formato più piccolo effetto che è di interesse scientifico.

Questo è spesso il passo più difficile. Il punto qui non è quello di specificare la dimensione dell'effetto che ci si aspetta di trovare o che altri hanno trovato, ma la dimensione dell'effetto minimo di interesse scientifico.

Che cosa significa? Qualsiasi dimensione effetto può essere statisticamente significativo con un campione abbastanza grande. Il vostro compito è quello di capire a che punto i vostri colleghi diranno

Per alcune variabili di risultato, il valore corretto è ovvio "Che importa se è significativo e non influisce nulla?!"; per gli altri, non in tutte le nazioni

​​Alcuni esempi:.

* Se la terapia abbassato ansia del 3%, sarebbe effettivamente migliorare la vita di un paziente? Quanto grande sarebbe il calo dovuto essere?
* Se i tempi di risposta allo stimolo nella condizione sperimentale sono stati 40 ms più veloce rispetto alla condizione di controllo, vuol dire qualcosa? È una differenza di 40 ms significativo? È 20? 100?
* Se sono stati trovati 4 meno coleotteri per pianta con il trattamento rispetto al controllo, che sarebbe davvero influenzare l'impianto? Possono altri 4 coleotteri distruggere, o addirittura arrestare, una pianta, o richiede 10? 20?

Passaggio 4. Stimare i valori di altri parametri necessari per calcolare la funzione di potere.

La maggior parte dei test statistici hanno il formato di effetto /errore standard. Abbiamo scelto un valore per l'effetto nel passaggio 3. Errore standard è generalmente la deviazione standard /n. Per risolvere per n, che è il punto di tutto questo, è necessario un valore per la deviazione standard. Ci sono solo due modi per farlo.

1. Il modo migliore è quello di utilizzare i dati da uno studio pilota per calcolare la deviazione standard.

2. L'altro modo è quello di utilizzare Data- storico -un altro studio che ha utilizzato la stessa variabile dipendente. Se si dispone di più di uno studio, ancora meglio. Media loro deviazioni standard per una stima più attendibile.

A volte entrambe le fonti di informazioni possono essere difficili da trovare, ma se volete dimensioni dei campioni che sono anche lontanamente accurate, avete bisogno di uno o l'altro.

Passaggio 5. Specificare il potere previsto del test.

La potenza di un test è la probabilità di trovare un significato se l'ipotesi alternativa è vera.

Una potenza di 0,8 è il minimo. Se sarà difficile per un nuovo studio o aggiungere un paio di più partecipanti, una potenza di 0,9 è migliore. In caso di domanda per una borsa di studio, una potenza di 0,9 è sempre meglio

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