Soru:
Bir istatistik bir önemi ortaya çıkarmazsa, onun gücünü hesaplamam gerekir mi?
stan
2011-06-20 12:06:07 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bu soruda açıklanan tasarım ve verileri takiben, özneler içinde basit bir tek yönlü tekrarlanan ölçümler (RM) ANOVA yaptım ve bazı önemli p değerleri buldum. Daha sonra ortogonal olmayan post-hoc Tukey HSD testlerini uyguladım ve önemli sonuçlar aldığımda Holm-Bonferroni (1979) düzeltmesini uyguladım. Bazı p değerleri FWER düzeltmesinden sağ çıktığında, ilişkili ikili karşılaştırmalar için% 95 CI ve ortalamayı hesapladım.

Sorum şu: Yukarıdaki adımların hiçbirinde önemli bir sonuç gözlemlemiyorsam, RM ANOVA için bir güç analizi yapmalı mıyım, Tukey HSD testi veya Holm-Bonferroni ayarlamalarını mı uygulamalıyım yoksa RM ANOVA’dan sonuçları basitçe mi rapor etmeliyim güç analizi?

Sorun şu ki, biyoistatistiğe ancak deneylerimden sonra girmeye başlıyorum ve maalesef önceden bir güç analizi yapmamıştım.

Sorunuzu yeniden ifade etmeye ve daha açıklayıcı bir başlık vermeye çalıştım. Lütfen orijinal anlamını değiştirmediğimi kontrol edin.
@chl düzenleme için teşekkürler :). ancak * "% 95 CI hesapladım ve ilişkili ikili karşılaştırmalar için ortalama" * Karşılaştırılan her grup için% 95 CI ve ortalama yaptım. Ancak karşılaştırılan bağımlı grupların ortalamaları ile% 95 CI arasındaki farkın uygun olduğunu hatırladım. Yani haklısın! Ama R'de nasıl hesaplanır?
@chl Başlığı değiştirdim ... Muhtemelen tamamdır ...
Dört yanıtlar:
#1
+15
Freya Harrison
2011-06-20 17:02:54 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Post-hoc güç hesaplamasına ilişkin katı görüş şudur: anlamsız olduğu için bunu yapmayın. Iowa Üniversitesi'nden Russ Lenth'in bu konuyla ilgili bir makalesi var burada (Ayrıca web sitesinde post-hoc gücü için eğlenceli bir şekilde alaycı bir Java uygulaması var).

Daha fazla tartışma ve referanslar ayrıca G * Power3'ü açıklayan makalede s. 2'de bulunabilir: http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/download-and-register/Dokumente/GPower3- BRM-Kağıt.pdf (pdf)
@Freua: ANOVA olumlu bir cevabın ardından bir önemi kontrol etmek için hocs gönderiyoruz, değil mi? Ayrıca N.Colegrave & G.D.Ruxton tarafından yazılan bir [makaleyi] (http://beheco.oxfordjournals.org/content/14/3/446.full) değerlendirdim. Yeni başlayan biri olarak söyleyebilirim ki pek çok "ama" var :). Sonunda (olmayan) parametreler hakkında spekülasyon yapabiliriz
#2
+7
Aaron left Stack Overflow
2011-06-21 06:26:34 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Bir kenara, Tukey, ANOVA sonuçlarının önemli olmasına bağlı değildir; Genel ANOVA anlamlı olmasa bile önemli ikili farklarınız olabilir.

Yani, Tukey tarafından düzeltilmiş ikili karşılaştırmalar yapacaksanız, önce genel önemi kontrol etmeye zahmet etmeyin . Tukey karşılaştırmalarını yalnızca önemli bir genel p değeri aldıktan sonra çalıştırırsanız, aşırı düzeltme yaparsınız.

(Bunun normal ANOVA için geçerli olduğuna eminim; tekrarlanan ölçümlerle veya -ortogonalite başka bir şey olur; birileri karışmak ister mi?)

Son olarak, Freya ile aynı fikirde olmak, ancak post-hoc güç testi yerine biraz daha fazla rehberlik sağlamak için, rapor edilmesi daha makul bir şey olacaktır. güven aralıkları olun; Denemenizin tam olarak ne kadar büyük bir fark tespit edebileceğini gösterirler, ki bu genellikle insanların zaten bir hoc sonrası güç testi yapmak istediklerinde peşinde oldukları şeydir.

Cevabınız için teşekkürler. Bu beni ilgilendiren bir şey, çünkü bazı ders kitapları, genel test önemli değilse Tukey HSD karşılaştırmalarının yapılmaması gerektiğini söylüyor. Tukey HSD güven aralıklarının genel testin önemine bakılmaksızın doğru kapsama sahip olduğunu gösteren birkaç simülasyon yaptım, bu nedenle yalnızca genel test önemliyse bunları kullanma önerisini tam olarak anlamıyorum. Diğer bazı fikirleri duymakla ilgileneceğim.
CI'ları bildirme konusunda kesinlikle sizinle. @stan'nin alıntı yaptığı Colegrave & Ruxton makalesinde bunun güzel bir açıklaması var, bunu alıntılayacağım: "Bizim ilgilendiğimiz şey, sahip olduğumuz veriler tarafından desteklenen olası efekt boyutlarının açıklaması ve olası etkidir. Desteklenmeyen boyutlar. [...] Test anlamlı değilse, etki boyutu için güven aralığı sıfıra yayılacaktır. Ancak bu güven aralığının genişliği, gerçek etki büyüklüğünün sıfır olma olasılığının bir göstergesini verir. "
#3
+1
Susie
2012-05-26 09:48:20 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Çoğu ders kitabı, yalnızca önemli bir f ile Tukey gibi post hoc yapmanın uygun olduğunu savunuyor. Teoriye dayalı planlı karşılaştırmayı seçerseniz, anlamlı olmayan bir F tamam olabilir ... Tukey, f anlamlı değilse tipik olarak önem göstermeyen oldukça muhafazakar bir testtir. Tukey'i hesaplamak için içindeki ortalama kare için hangi değeri kullanıyorsunuz? Güven aralıklarının, ayrı varyans tahminleri yerine ortalama kareyi kullanması beklenir.

cevabın için teşekkürler. Affedersiniz, soruyu anladığımdan emin değilim ... Ortalama kare dahil varsayılan ayarlarla SAS kullanıyorum ... Tukye'nin HSD'sinin ötesinde herhangi bir gelişme var mı?
#4
+1
RioRaider
2012-08-01 06:27:46 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Post-hoc güç tahmininin tuzaklarına ilişkin bir başka iyi tartışma şu kaynaklarda bulunur:

Gerard, P. D., D. R. Smith ve G. Weerakkody. 1998. Geriye dönük güç analizinin sınırları. Journal of Wildlife Management 62: 801-807 [ bağlantı].



Bu Soru-Cevap, otomatik olarak İngilizce dilinden çevrilmiştir.Orijinal içerik, dağıtıldığı cc by-sa 3.0 lisansı için teşekkür ettiğimiz stackexchange'ta mevcuttur.
Loading...