私は、不妊症の問題を抱える患者に対する 2 つの異なる治療法の有効性を比較する後ろ向き研究を行いました。 陰性の結果が出ました。 これが力不足の研究ではないことをどうやって読者に納得させることができるでしょうか? 研究が完了している場合、計算力には何の意味がありますか?
こんにちは、
統計検出力を使用すると、特定の検出力、コホート サイズ、分析で使用される変数標準偏差内で検出可能な最小の差異を測定できます。 したがって、特定の検出力エンベロープ内で意味のある (つまり、臨床コミュニティに関連する) 差異が検出されないという観点から、遡及検出力分析を組み立てることができます。 それでも、帰無仮説を棄却できないことは、2 つの治療法に違いがないと結論付けることと同じではありません。
実際には、「実験計画法」タブを使用して「サンプルサイズ」と「検出力」メニューを探すことができます。 あなたの場合、定義された母集団サイズで 2 つの平均を比較しているようです。 これらのパラメータを入力すると、JMP は検出する差による検出力曲線 (つまり、2 つの処理の平均間の標準偏差の数) を表示します。
この答えは、実用的な答えを提供するための私のささやかな試みです。 もっと洗練された説明がある人もいるかもしれません。
最高、
TS
こんにちは@fgaochori : 「研究が完了した場合、計算力には何の意味がありますか?」 あなたの修辞的な質問が示すように...簡単に言うと、そのような計算を行うことに「ほとんど意味がない」です。 はい、それはできる計算される（あなたと同じように）できるゴルフボールをトイレに流してください）...しかしすべきあなた？。 いいえ。
ここに良い参考文献を含む良い記事があります。 https://library.virginia.edu/data/articles/post-hoc-power-calculations-are-not-useful
ここでの参考文献の 1 つ: https://www.zoology.ubc.ca/~bio501/R/readings/hoenig%20&%20heisey%202001%20am%20stat%20-%20fallacy%20of%20power%20calculations%20for%20data%20analysis.pdf
