Ho condotto uno studio retrospettivo per confrontare l'efficacia di due diversi trattamenti per i pazienti con problemi di infertilità. Ho ottenuto risultati negativi. Come si può convincere i lettori che questo non è uno studio sottodimensionato? Che senso ha calcolare la potenza se lo studio è stato completato?
CIAO,
La potenza statistica ti consente di valutare la più piccola differenza rilevabile all'interno di una certa potenza, dimensione della coorte e deviazione standard variabile utilizzata nell'analisi. Pertanto, si potrebbe inquadrare un'analisi di potenza retrospettiva in termini di non rilevamento di alcuna differenza significativa (cioè rilevante per la comunità clinica) all'interno di un determinato involucro di potenza. Tuttavia, il mancato rifiuto dell’ipotesi nulla non equivale a concludere che i due trattamenti non sono diversi.
In pratica, puoi utilizzare la scheda Progettazione dell'esperimento per cercare il menu Dimensioni e potenza del campione. Nel tuo caso, sembra che tu stia confrontando due medie con una dimensione di popolazione definita. Immettendo questi parametri, JMP visualizzerà una curva dei poteri per differenza da rilevare (ovvero, il numero di deviazioni standard tra le medie dei due trattamenti).
Questa risposta è il mio umile tentativo di fornire una risposta pratica. Altri potrebbero avere spiegazioni più raffinate.
Migliore,
TS
CIAO @fgaochori : "Che senso ha calcolare la potenza se lo studio è stato completato?". Come suggerisce la tua domanda retorica... la risposta breve è "non ha molto senso" fare tali calcoli. Sì, lo è Potere essere calcolato (proprio come te Potere buttare una pallina da golf nel water)...ma Dovrebbe Voi?. NO.
Ecco un buon articolo con buoni riferimenti. https://library.virginia.edu/data/articles/post-hoc-power-calculations-are-not-useful
Uno dei riferimenti qui: https://www.zoology.ubc.ca/~bio501/R/readings/hoenig%20&%20heisey%202001%20am%20stat%20-%20fallacy%20of%20power%20calculations%20for%20data%20analysis.pdf
