Wie entscheiden Sie, wie viele Versuche Sie in einem Experiment haben? [Duplikat]

Ich entwerfe gerade ein Experiment mit mehreren Bedingungen – wie entscheide ich, wie viele Wiederholungen/Reize innerhalb jeder Bedingung?

Ich weiß, dass ich die Stichprobengröße mit einer A-priori-Power-Analyse rechtfertigen kann.

Ich habe Stichprobengröße / -leistung als Beispiel für etwas verwendet, bei dem es einen bestimmten Ansatz gibt, um die Entscheidung zu erleichtern. Was ich eigentlich frage, ist die Anzahl der Versuche, dh wenn ich drei Bedingungen in meinem Experiment habe, wie viele Stimuli sollte ich für jede der Bedingungen entwerfen?

Wenn Sie keine Berechnungen durchführen möchten, können Sie sich ähnliche Untersuchungen ansehen und sehen, wie viele Versuche sie verwendet haben. Für Möglichkeiten zur Berechnung von Effektgröße/-stärke oder Ähnlichem sollten Sie Cross Validated , die Statistik-SE , überprüfen
Offensichtlich ist die Wahl des Stichprobenumfangs ein Kompromiss zwischen den Ergebnissen der Power-Analyse (größerer Stichprobenumfang = höhere Power) und den Kosten der größeren Stichprobe (größere Stichprobe = höhere Kosten). Es ist nicht klar, nach welcher Art von Antwort suchen Sie @LennaKB? Suchen Sie nach einem formalen Entscheidungsmodell, das Ihnen sagt, welche Stichprobengröße Sie bei einer bestimmten Kostenfunktion wählen sollen? Stellt diese Frage die Frage, was eine Machtanalyse vorschlagen würde? Gibt es einige Aspekte des aktuellen Szenarios (z. B. die hierarchische Struktur des Exp.), die Standardlösungen aus der Machtanalyse nicht anwendbar machen?
Ich frage eher nach Versuchen als nach Stichprobengröße (nur Stichprobengröße als Beispiel für etwas verwendet, für das Sie einen bestimmten Ansatz verwenden können, um zu entscheiden).

Antworten (1)

Eine Power-Analyse basiert typischerweise auf der Differenz zwischen dem zu ermittelnden Mittelwert und der erwarteten Standardabweichung der Daten. Das Ausmaß der Variation in den Daten (dh die Größe der Standardabweichung) hängt typischerweise von individuellen Unterschieden in den Probanden und dem Messrauschen ab. Das Messrauschen hängt von mehreren Faktoren ab, kann aber in vielen Experimenten durch mehr Versuche reduziert werden. Bei den Experimenten mit minimalem Risiko, mit denen ich am besten vertraut bin, führen wir so viele Versuche durch, dass wir das versuchsbezogene Rauschen auf unbedeutende Mengen reduzieren. Wir neigen auch dazu, sehr ineffiziente Methoden zum Sammeln der Versuche zu verwenden (unsere Stimuli und Reaktionsintervalle sind zu lang, wir verwenden mehrere Intervalle und unsere adaptiven Verfahren sind nicht optimiert).

Um die Datensammlung zu minimieren/Power zu maximieren (und dies sollte nicht das einzige Ziel sein), kann die Stoppregel im Allgemeinen nicht eine Anzahl von Versuchen sein, sondern eher ein Präzisionskriterium. Es gibt Verfahren (z. B. ZEST ), die so eingerichtet werden können, dass sie eine feste Anzahl von Versuchen oder eine Zielgenauigkeit verwenden.

Wie entscheiden Sie, wie viele Versuche Sie in einem Experiment haben? [Duplikat]
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