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样本大小的理由( Sample Size Justification )
D Lakens
在设计一项研究时，一个重要的步骤是证明将收集的样本量是合理的。样本量证明的关键目的是解释所收集的数据如何在研究者的推断目标下提供有价值的信息。在这篇综述中，文章讨论了六种方法来证明定量实证研究中的样本量的合理性：1）从几乎全部人口中收集数据；2）基于资源限制来选择样本量；3）进行先验功率分析；4）为期望的准确性进行规划；5）使用启发式；或6）明确承认缺乏合理性。在确定样本量时，需要考虑的一个重要问题是，哪些效应大小被认为是有趣的，以及收集的数据在多大程度上为这些效应大小的推断提供了信息。根据选择的样本量证明，研究人员可以考虑：1）感兴趣的最小效应大小是什么；2）最小效应大小在统计上是显著的；3）他们期望的效应大小（以及他们基于这些期望的是什么）；4）基于效应大小周围的置信区间，哪些效应大小会被拒绝；5）基于灵敏度功率分析，研究有足够的能力检测哪些效应范围；6）在特定研究领域中哪些效应大小是可信的。研究人员可以使用本文中提出的指导方针来改进他们的样本规模的合理性，并希望将研究的信息价值与他们的推断目标相一致。
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