#r #simulation #sample-size #power-analysis
Вопрос:
Я пытаюсь провести некоторые расчеты мощности R для исследовательского эксперимента.
Я знаю, как это сделать с помощью pwr команды. например, следующая команда показывает, что мой оптимальный размер выборки для определения размера эффекта 0,2 составляет 394 респондента на группу.
p.out lt;- power.t.test( # sample size (leave blank!) n = , # minimum detectable effect size delta = 0.2, # alpha and power (1-kappa) sig.level = 0.05, power = 0.8, alternative = "two.sided" ) plot(p.out) Я хотел бы учесть тот факт, что у меня есть двухэтапная стратегия кластерной выборки. Например, выбирается набор из 30 классных комнат, а затем выбирается случайная выборка из десяти учащихся в каждом классе и проводится собеседование. Как я могу учесть эту дисперсию выборки в своем анализе мощности?
Обратите внимание, что это не сценарий, аналогичный кластерному рандомизированному исследованию (CRT). Учитывая характер обследовательных экспериментов, лечение распределяется не на уровне группы, а скорее на уровне подразделения. Другими словами, в каждом классе будут случайным образом распределены обработанные и контролируемые ученики.
Существует ли простой и интуитивно понятный способ выполнить анализ мощности в этом случае? Может быть, указать какую-то форму внутриклассовой корреляции?
большое спасибо за вашу помощь