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Causality in Statistical Power: Isomorphic Properties of Measurement Research Design Effect Size and Sample Size

机译:统计功效的因果关系:测量研究设计效应量和样本量的同构性质

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摘要

Statistical power is the ability to detect a significant effect, given that the effect actually exists in a population. Like most statistical concepts, statistical power tends to induce cognitive dissonance in hepatology researchers. However, planning for statistical power by an a priori sample size calculation is of paramount importance when designing a research study. There are five specific empirical components that make up an a priori sample size calculation: the scale of measurement of the outcome, the research design, the magnitude of the effect size, the variance of the effect size, and the sample size. A framework grounded in the phenomenon of isomorphism, or interdependencies amongst different constructs with similar forms, will be presented to understand the isomorphic effects of decisions made on each of the five aforementioned components of statistical power.
机译:假设影响实际上存在于总体中,则统计能力是检测重大影响的能力。像大多数统计概念一样,统计能力往往会引起肝病研究人员的认知失调。然而,在设计研究时,通过先验样本量计算来规划统计能力至关重要。先验样本量的计算有五个特定的经验成分:结果的度量规模,研究设计,效应量的大小,效应量的方差和样本量。将提出一个基于同构现象或具有相似形式的不同构造之间的相互依赖现象的框架,以理解对上述五个统计功效成分中的每一个做出的决策的同构影响。

著录项

  • 期刊名称 Scientifica
  • 作者

    R. Eric Heidel;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 2016(2016),-1
  • 年度 2016
  • 页码 8920418
  • 总页数 5
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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