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能量轮廓:优化实验心理学和人类神经科学的样本大小和精度( Power contours: Optimising sample size and precision in experimental psychology and human neuroscience )
Daniel H,Baker Greta,Vilidaite Freya A,Lygo Anika K,Smith Tessa R,Flack André D,Gouws Timothy J,Andrews
当设计有人类参与者的实验研究时，实验者必须决定每个参与者将完成多少试验，以及测试多少参与者。大多数关于统计能力（研究设计检测效应的能力）的讨论都集中在样本量上，并假设有足够的试验。在这里，我们探讨了这两个因素对统计功率的影响，表示为一个二维图，在该图上，等幂等值线可以被可视化。我们证明了试验次数特别重要的条件，即当参与者内部方差相对于参与者之间方差较大时。然后，我们使用8种实验范式和方法（包括反应时间、感觉阈值、fMRI、MEG和EEG）的现有数据集导出功率等值线图，并提供示例代码来计算每种方法的参与者内部和之间方差的估计。在所有情况下，参与者内部的方差大于参与者之间的方差，这意味着在常用的范式中，试验的数量对统计能力有意义的影响。提供了一个用于生成功率等值线的在线工具(https://shiny.york.ac.uk/powercontours/)，在设计未来的研究时，可以从中计算试验和参与者的最佳组合。（PsycInfo数据库记录(c)2021 APA，保留所有权利）。
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