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我进行了一项设计实验，其中3 x 2包含三个级别的科目内因子（重复测量）和两个级别的科目间因子。
我有兴趣检查基线的变化和交互效果。
问题
- 如何计算
3 x 2设计所需的样本量以获得足够的统计功效？
混合设计方差分析所需的样本量以达到足够的统计功效
机器算法验证
方差分析
重复测量
统计能力
2022-04-11 18:48:59
1个回答
- 您需要确定给定显着性检验可接受的统计功效。80% 功率是合理的经验法则经常被广泛流传。但是，我认为将样本量选择视为一个优化问题更为明智，其中统计能力只是一个考虑因素，并且考虑了收集额外数据的成本（请参阅此处以进一步讨论我的想法）。
- 混合方差分析涉及多个潜在显着性检验。至少有两个主要影响和一个相互作用。潜在地，也有各种比较。每个显着性检验都可以具有不同的统计功效，因此，从字面上看，将混合设计的“统计功效”说成是单一属性是没有意义的。在确定最小样本量时，您可能需要考虑对混合 ANOVA 进行哪些可能的显着性检验是重要的。如果它们都很重要，那么您可能需要考虑最不强大的显着性检验所需的样本量。
- G Power 3允许对混合 ANOVA 中所有三种类型的显着性检验（受试者之间；受试者内；和交互）进行功率分析。
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tests - means - Repeated Measures ...菜单。 - 该软件允许
a priori（即，计算给定效应大小、α、功效和设计的样本大小）或post hoc（即，计算给定样本大小、效应大小、α 和设计的功效）功效分析。
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