实验设计中的样本量计算

Question

我有三种处理方法(野生型、Mutant1和Mutant2)；我要求输入如何确定具有统计意义的样本大小(α<0.0 5)，具有很高的统计能力(1-β=0.8)。

问题

我知道我们需要效果大小的信息。如果我们之前不知道预期的效果大小，我们就会讨论这个问题；一个尝试性实验来估计效果大小。在这种情况下，如果我们想通过试验实验来估计效果大小，那么首先样本大小可以是什么?高(n=10)还是像n=3那样低？n=3在治疗中能否提供一个良好的效果大小估计，或n=10更好地得到这一估计。让我们具体说明；如果我们有n=10 max的资源。我们可以选择n=3还是n=10作为这次试验的选择

Answer 1

这个问题最好在https://stats.stackexchange.com中提出。

我会劝阻你不要试图估计低n的试点实验的效果大小。你的估计将是相当嘈杂的，这是很少做的(至少在我的神经科学领域)。相反，我建议你从文献中估计你的效果大小。其他人是否测量了与你计划做的类似的事情？他们使用的样本大小是多少？他们报告的效果大小。

如果你要继续进行试验研究的计划，我会建议预先注册你的实验设计(https://www.cos.io/initiatives/prereg)。类似于：

我们将测试突变1和突变2对30只小鼠(每组10只) XXXX (与野生型相比)的影响。根据这项研究的结果，我们将进行功率分析，并在一个样本的大小，要求在p=0.05的功率为0.8的实验重现。我们将动物排除在权力分析之外的标准是.估计影响大小的统计检验将是.“

等。