クラスターランダム化実験の検出力分析こんにちは、
JMPを使用したクラスターランダム化実験のサンプルサイズ計算（検出力分析を使用）を行う方法があるかどうか疑問に思っています。 ある介入を使用した教室と別の介入を使用した別の教室を比較する研究を計画しています。 この実験を実行し、検出力分析を使用して0.5の効果量を取得するには、いくつのクラス（最初の介入を使用するものと2番目の介入を使用するもの）を把握する必要があります。 各クラスの生徒数は分析に影響しますか？ 同じ先生がいるのか、違う教室にいるのかは効果がありますか？
JMPのパワーエクスプローラーを使用してこの問題を解決できますか？ もしそうなら、どのように？
どんな助けでもいただければ幸いです。
ありがとうございました！
分析Re：クラスターランダム化実験の検出力分析おい@nyan ！
カスタムデザインプラットフォームを使用して答えを得ることができるかもしれないと思います。 変更が難しい介入要因を追加できます。 Teacherの影響を調査したい場合は、それを「変更が難しい」として追加することもできます。 その場合、プロット全体の数は教室の数になります。 合計実行数をプロット全体の数の倍数として指定することにより、各教室内の生徒数を指定できます（この場合は同じ教室サイズに固定されます）。 その後、診断セクションでパワーを評価できます。 プロット/教室全体が自動的にランダム効果として扱われるため、これは機能するはずです。 教師要素を追加すると、同じ教師に異なるクラスを教えさせることの影響を調べることができます。
数字をいじるときは少し前後するので、ある種の数式を使用するほど簡単ではありません。 しかし、それはあなたを野球場に連れて行くはずです。 パワーエクスプローラーは、変量効果のあるケースをまだ処理していません。
