사후 전력 분석을 수행하는 것이 좋은 경우는 언제입니까?


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내 이해는 목표 모집단 효과 크기로 관찰 된 효과 크기를 사용하는 경우에만 전력 분석이 사후 처리된다는 것입니다.

답변:


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필자의 분야에서는 논문의 목적이 (이전 문헌, 상식 등으로 인해) 존재할 것으로 예상되는 영향이 적어도 유의성 테스트에.

그러나 이러한 상황에서 연구원은 약간의 구속력이 있습니다. 효과가 실제로 모집단에 존재하지 않거나 연구 결과가 충분히 감지되지 않았기 때문에 중요하지 않은 결과를 얻었을 수 있습니다. 존재하더라도 효과. 따라서 검정력 분석의 목적은 모집단에 사소한 영향을 미치더라도 해당 효과를 탐지 할 확률이 높았 음을 보여주는 것입니다.

이러한 사후 전력 분석 사용에 대한 구체적인 예는 링크 된 문서를 참조하십시오 .


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확실히 합리적으로 들립니다. 당신의 대답에 기초하여, 때때로 사후 전력 분석을 수행해야 할 충분한 이유가 있다고 결론을 내릴 것입니다. 그것은 아주 작은 모집단 효과가 주어지면 연구가 그 효과를 감지 할 확률이 높다는 것을 보여주는 우수한 방법이 없다면 그렇지 않다. 그러한 방법에 대해 알고 있습니까?
user1205901-0시 19 분에 Monica Monica

그 방법은 정확히 사후 전력 분석이라고 생각합니다. Pearsonian 가설 검정 대신 Bayesian 방법을 사용하는 대안 방법이 하나 있다고 생각하지만 내 분야 (심리학)에서 Pearsonian 가설 검정은 여전히 ​​지배적 인 통계적 패러다임입니다.
Patrick S. Forscher

설명 된 접근 방식에는 큰 문제가 있습니다. 샘플링 변동으로 인해 평균이 항상 다르므로 사실상 모든 테스트는 큰 샘플이 주어지면 사소한 작은 영향도 감지 할 수 있습니다 (n을 99999999999로 늘리면 모든 것이 중요 할 수 있음). 또한, 가설이 기각되는 경우, 확실하지 않지만 "획득 된 전력"이 항상 <0.5 이상일 것입니다 (또는 대부분의 경우). 따라서 항상 샘플이 충분하지 않다는 결론으로 ​​이어질 것입니다.
브루노

브루노, 인구 효과가 0이 아닌 한 당신의 진술은 사실이 아닙니다. 모집단 효과가 0이면 예, 관찰 된 효과에 약간의 변동이 생길 수 있지만 작고 관심 매개 변수의 샘플링 분포에 의해 완전히 설명되어 의해 결정된 속도로 상당한 영향을 미칩니다.α
Patrick S. Forscher

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주어진 사전 효과 크기에 대해 스터디가 유의미한 결과를 생성 할 확률을 항상 계산할 수 있습니다. 이론적으로, 이는 효과가있을 때 유의미한 결과를 낼 가능성이 낮은 저전력 연구를 수행 할 필요가 없기 때문에 연구를 수행하기 전에 수행해야합니다. 그러나 연구 후에도 작은 효과를 탐지하기 위해 연구에 저전력 또는 고전력이 있음을 알기 위해 연구 후 전력을 계산할 수도 있습니다.

포스트-후 또는 관측 된 전력이라는 용어는 관측 된 효과 크기가 실제 효과 크기의 합리적인 추정치라는 가정하에 전력을 계산하기 위해 샘플에서 관측 된 효과 크기를 사용하는 전력 분석에 사용됩니다. 많은 통계 학자들은 단일 연구에서 관측 된 검정력이 정보를 얻기에 충분한 정밀도로 추정되지 않기 때문에 효과가 크지 않다고 지적했다. 보다 최근에, 연구자들은 평균적인 연구가 얼마나 강력한 지, 그리고 연구가 실제 연구의 힘이 정당화하는 것보다 더 중요한 결과를보고하는지 여부를 조사하기 위해 일련의 연구에 대한 관측 된 힘을 조사하기 시작했습니다.

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


그래서 @ Dr-r, 누군가가 처음 언급 된 종류의 연구를 어떻게 언급 할 수 있습니까? 올바른 이름이 있습니까? G * Power의 "포스트 호크 (post hoc)"기능을 사용했지만 선험적 효과 크기를 사용했습니다. 내가하는 이유는, 처음에 "추측 된"평균 차이와 "추측 된"표준 편차를 사용하여 계획을 세웠 기 때문에 획득 한 것과 많이 달랐기 때문입니다. 또한 두 그룹 모두에서 계획된 샘플 크기를 달성 할 수 없었습니다. 사람들이 틀릴 수 있기 때문에 논문에서 "포스트 혹"용어를 사용하고 싶지 않습니다. 그래서, 당신은 어떤 제안이 있습니까?
Bruno
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