¿Cómo decides cuántas pruebas tener en un experimento? [duplicar]

Actualmente estoy diseñando un experimento con varias condiciones. ¿Cómo decido cuántas repeticiones/estímulos dentro de cada condición?

Sé que puedo justificar el tamaño de la muestra con un análisis de potencia a priori... ¿hay alguna forma común de elegir cuántos ensayos dentro de cada una de mis condiciones?

Estaba usando el tamaño/potencia de la muestra como ejemplo de algo donde hay un enfoque particular para ayudar a decidir... lo que realmente estoy preguntando es el número de ensayos, es decir, si tengo tres condiciones en mi experimento, ¿cuántos estímulos? debo diseñar para cada una de las condiciones?

Si no quiere hacer ningún cálculo, puede mirar investigaciones similares y ver cuántos ensayos han usado. Para conocer formas de calcular el tamaño/potencia del efecto o similares, es posible que desee consultar Cross Validated , las estadísticas SE
Obviamente, la elección del tamaño de la muestra es un compromiso entre los resultados del análisis de poder (tamaño de muestra más grande = poder más alto) y los costos de la muestra más grande (muestra más grande = costo más alto). No está claro, ¿qué tipo de respuesta estás buscando @LennaKB? ¿Está buscando un modelo de decisión formal que le diga qué tamaño de muestra elegir dada una función de costo específica? ¿Esta pregunta pregunta qué sugeriría un análisis de poder? ¿Hay algunos aspectos del escenario actual (p. ej., la estructura jerárquica de la exp.) que hacen que las soluciones estándar del análisis de potencia no sean aplicables?
Estoy preguntando sobre los ensayos en lugar del tamaño de la muestra (solo usé el tamaño de la muestra como un ejemplo de algo que puede usar un cierto enfoque para decidir).

Respuestas (1)

Un análisis de poder generalmente se basa en la diferencia en la media a detectar y la desviación estándar esperada de los datos. La cantidad de variación en los datos (es decir, el tamaño de la desviación estándar) generalmente depende de las diferencias individuales en los sujetos y el ruido de medición. El ruido de la medición depende de varias cosas, pero en muchos experimentos se puede reducir realizando más pruebas. En los experimentos de riesgo mínimo con los que estoy más familiarizado, realizamos tantos ensayos que reducimos el ruido relacionado con el ensayo a cantidades intrascendentes. También tendemos a utilizar métodos tremendamente ineficientes para recopilar los ensayos (nuestros estímulos e intervalos de respuesta son demasiado largos, utilizamos múltiples intervalos y nuestros procedimientos de adaptación no están optimizados).

Para minimizar la recopilación de datos/maximizar el poder (y este no debe ser el único objetivo), la regla de parada generalmente no puede ser un número de intentos, sino un criterio de precisión. Hay procedimientos (p. ej., ZEST ) que se pueden configurar para usar un número fijo de intentos o una precisión objetivo.

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