반복 측정 ANOVA에 필요한 샘플 크기를 결정하는 방법은 무엇입니까?

반복 측정 ANOVA에 대한 도움이 필요합니다.

우리는 일부 병동에서 혈류 감염 (BSI) 속도를 낮추는 데 개입이 미치는 영향을 조사하고 있습니다. 우리는 BSI 요금 정보를 매월 12 개월 (먼저 개입없이 12 개월 후)로 캡처 할 계획입니다.

우리는 시계열 또는 반복 측정 ANOVA를 수행하려고 생각하고 있습니다. 나는 첫 번째에 대해 할 생각이 많지 않기 전에 후자를 선호합니다 (추가 질문 : 너무 작은 시점, 맞습니까?). 그러나 여기에옵니다. 또 다른 문제는 BSI 비율에 대한 개입의 통계적 영향이 실제로 얼마나 많은 병동을 보여 주어야 하는가?

나는 "중재 전"에 대한 하나, "중재 중"에 대한 하나의 ANOVA 두 개를 수행 할 것이라고 생각하며, "중재 전"ANOVA는 중요한 F- 비율 시험을 가져서는 안된다고 생각합니다.

"샘플 크기"라는 용어는 와드 수 또는 반복 측정 수를 2 차원 적으로 고려합니다.

반복 측정 ANOVA에서 전력 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

G * Power 3 은 전력 계산을 수행하기위한 사용자 친화적 인 GUI 인터페이스를 제공하는 무료 소프트웨어입니다. 반복 측정 ANOVA에 대한 검정력 계산을 지원합니다.

설계에 적합한 분석은 무엇입니까?

다음은 언급 한 내용과 관련된 여러 가지 사항입니다.

• 더 많은 시점은 귀하의 개입이 시간이 지남에 따라 어떻게 작용하는지에 대한 명확한 표시를 제공 할 것입니다. 따라서, 시간이 지남에 따라 개선이 쇠퇴하거나 더 커지면, 더 많은 시점이 평균 및 개별 수준에서 이러한 패턴을 더 명확하게 이해할 것이다.
• 12 개 이상의 시점이있는 경우, 특히 관측치가 누락 될 것으로 예상되는 경우 다중 수준 모델링을 살펴 보겠습니다. 당신은 시간의 영향이 있는지에 관심이 없을 것입니다. 오히려 다양한 특정 효과 (예 : 개입 전후의 변화, 개입 후 선형 또는 2 차 개선 효과)에 관심이있을 수 있습니다. 반복 측정 ANOVA 위에 계획된 대비를 사용하는 것도 볼 수 있습니다. 적용된 종 방향 데이터 분석 : 모델링 변경 및 이벤트 발생 은 반복 측정 데이터의 다단계 모델링에 대해 배우는 좋은 출발점입니다.
• 사전 및 사후 시점 이상의 횟수는 개입의 영향을 탐지하기 위해 힘을 높이는 데별로 도움이되지 않습니다. 더 많은 시점은 측정의 신뢰성을 높이고, 효과가 적용되는 기간을 포착 할 수 있지만 두 가지 조건에서 더 큰 문제는 표본 크기 일 것입니다.
• 사례를 조건에 무작위로 할당한다고 가정하면 모집단은 정의에 따라 종속 변수와 동일하며 기준선 차이의 유의성 검정은 의미가 없다고 주장 할 수 있습니다. 즉, 연구원들은 여전히 ​​그것을하고 있으며 무작위 할당이 실제로 발생했다는 증거를 제공한다고 생각합니다.
• 중재 전 개입 제어 설계에서 개입의 영향을 테스트하는 가장 좋은 방법에 대한 상당한 논쟁이 있습니다. 몇 가지 옵션은 다음을 포함한다 : (a) 조건 * 시간 상호 작용; (b) 상태의 영향이지만 개입 후 바로; (c) 포스트로서의 DV로 조건을 조절하고, 사전에 대해 제어하는 ​​ANCOVA.