कब (यदि कभी) यह एक पोस्ट पॉवर विश्लेषण करने के लिए एक अच्छा विचार है?


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मेरी समझ यह है कि एक शक्ति विश्लेषण पोस्ट हॉक है और केवल अगर यह लक्षित प्रभाव प्रभाव आकार के रूप में मनाया प्रभाव आकार का उपयोग करता है।

जवाबों:


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अपने क्षेत्र में मैं लोगों को पोस्ट-हॉक पावर विश्लेषण करते हुए देखता हूं जब कागज का उद्देश्य यह दिखाना होता है कि कुछ प्रभाव जो किसी के पास होने की उम्मीद कर सकते हैं (या तो पिछले साहित्य, सामान्य ज्ञान, आदि के कारण) कम से कम के अनुसार नहीं है कुछ महत्व की परीक्षा के लिए।

हालाँकि, इन स्थितियों में, शोधकर्ता थोड़े बंधन में है - उसने या तो गैर-महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त किया हो सकता है क्योंकि प्रभाव वास्तव में आबादी में मौजूद नहीं है या क्योंकि अध्ययन का पता लगाने के लिए पर्याप्त रूप से संचालित नहीं किया गया था। प्रभाव भले ही मौजूद हो। शक्ति विश्लेषण का उद्देश्य, तब यह दिखाना है कि जनसंख्या में मामूली रूप से छोटे प्रभाव को देखते हुए, अध्ययन में उस प्रभाव का पता लगाने की उच्च संभावना होगी।

पोस्ट-हॉक पावर विश्लेषण के इस उपयोग के एक ठोस उदाहरण के लिए, इस लिंक किए गए पेपर को देखें।


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यह निश्चित रूप से उचित लगता है। आपके उत्तर के आधार पर मैं यह निष्कर्ष निकालूंगा कि कभी-कभी पोस्ट हॉक पावर विश्लेषण करने का एक अच्छा कारण है। जब तक कि यह दिखाने की कुछ बेहतर विधि नहीं है कि एक छोटी सी आबादी के प्रभाव को देखते हुए भी उस प्रभाव का पता लगाने की एक उच्च संभावना होगी। क्या आप ऐसी किसी विधि के बारे में जानते हैं?
user1205901 - मोनिका

मुझे लगता है कि यह पद्धति ठीक-ठीक पश्च-सत्ता विश्लेषण है। मुझे लगता है कि एक वैकल्पिक विधि पियर्सियन परिकल्पना परीक्षणों के बजाय बायेसियन विधियों का उपयोग हो सकती है, लेकिन मेरे क्षेत्र (मनोविज्ञान) में, पियर्सनियन परिकल्पना परीक्षण अभी भी प्रमुख सांख्यिकीय प्रतिमान है।
पैट्रिक एस। फोर्चर

वर्णित दृष्टिकोण के साथ एक बड़ी समस्या है। नमूना भिन्नता के कारण साधन हमेशा अलग होते हैं, इसलिए, वास्तव में, कोई भी परीक्षण एक बड़े नमूने को देखते हुए भी एक छोटे से प्रभाव का पता लगाने में सक्षम होगा (अपने n को 999999999 पर बढ़ाएं और सब कुछ महत्वपूर्ण हो सकता है)। इसके अलावा, एक अस्वीकृत परिकल्पना के मामले में, मुझे पूरा यकीन नहीं है, लेकिन यह संभावना है कि "प्राप्त शक्ति" हमेशा <0.5 (या, अधिकांश समय, कम से कम) होगी। इसलिए, यह हमेशा इस निष्कर्ष पर पहुंचाएगा कि नमूना पर्याप्त नहीं था।
ब्रूनो

ब्रूनो, आपका कथन तब तक सही नहीं है जब तक जनसंख्या प्रभाव शून्य न हो। जनसंख्या प्रभाव शून्य है, तो हां, तो आप छोटे उतार चढ़ाव आपके मनाया प्रभाव में मिल जाएगा, लेकिन वे छोटे हैं, और पूरी तरह से, ब्याज की पैरामीटर का नमूना वितरण द्वारा वर्णित द्वारा निर्धारित दर से एक महत्वपूर्ण प्रभाव के लिए अग्रणी हो जाएगाα
पैट्रिक एस। फ़ॉश्चर

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आप हमेशा इस संभावना की गणना कर सकते हैं कि एक अध्ययन किसी दिए गए प्राथमिक प्रभाव आकार के लिए एक महत्वपूर्ण परिणाम देगा। सिद्धांत रूप में, यह एक अध्ययन आयोजित किए जाने से पहले किया जाना चाहिए क्योंकि कम शक्ति के साथ एक अध्ययन करने का कोई मतलब नहीं है जो एक प्रभाव मौजूद होने पर एक महत्वपूर्ण परिणाम उत्पन्न करने का कम मौका है। हालांकि, अध्ययन के बाद आप यह भी महसूस कर सकते हैं कि एक अध्ययन में कम शक्ति थी या, एक छोटे से प्रभाव का पता लगाने के लिए उच्च शक्ति की संभावना नहीं थी।

शब्द-पश्चात या प्रेक्षित शक्ति का उपयोग शक्ति-विश्लेषण के लिए किया जाता है, जो एक प्रभाव में शक्ति की गणना करने के लिए नमूने में प्रेक्षित प्रभाव आकारों का उपयोग करता है, जो कि देखा गया है कि प्रभाव प्रभाव का सही प्रभाव आकार का एक उचित अनुमान है। कई सांख्यिकीविदों ने बताया है कि एकल अध्ययन में मनाया गया शक्ति बहुत जानकारीपूर्ण नहीं है क्योंकि प्रभाव आकारों को सूचनात्मक होने के लिए पर्याप्त सटीकता के साथ अनुमान नहीं लगाया जाता है। हाल ही में, शोधकर्ताओं ने अध्ययन के एक सेट के लिए मनाया शक्ति की जांच करना शुरू कर दिया है कि यह जांचने के लिए कि शक्तिशाली अध्ययन औसतन कैसे हैं और क्या अध्ययन अध्ययन की वास्तविक शक्ति की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण परिणाम बताता है।

https://replicationindex.wordpress.com/tag/observed-power/


तो, @ डॉ-आर, कोई पहले उल्लेख किए गए अध्ययन का उल्लेख कैसे कर सकता है? क्या उसका कोई सही नाम है? मैंने जी * पावर के "पोस्ट हॉक" फ़ंक्शन का उपयोग किया है, फिर भी मैंने एक प्राथमिकता प्रभाव आकार का उपयोग किया है। ऐसा करने का कारण यह है कि, पहली बार में, मैंने "अनुमानित" माध्य अंतर और एक "अनुमानित" मानक विचलन का उपयोग करके योजना बनाई है, और उन्होंने प्राप्त से बहुत भिन्न किया। इसके अलावा, मैं दोनों समूहों में अपना नियोजित नमूना आकार प्राप्त नहीं कर सका। मैं अपने पेपर में "पोस्ट हॉक" शब्द का उपयोग नहीं करना चाहता क्योंकि लोग इसे गलत समझ सकते थे। तो, क्या आपके पास कोई सुझाव है?
ब्रूनो
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