Desafio
Em nosso escritório, participei de uma discussão sobre o tamanho da amostra e sua influência no tamanho do efeito - você pode me ajudar e explicar mais?
Base
Ao realizar uma análise de energia, pode-se determinar o tamanho da amostra para um tamanho de efeito específico em um design específico.
Problema / Discussão
O que acontece se o tamanho da amostra determinado a priori for excedido (por exemplo, a amostra determinada na análise de potência foi , mas podemos obter )?
Posição 1: tamanhos grandes de amostras cortam / destroem tamanhos de efeito. Ao usar amostras maiores do que as determinadas na análise de potência, ocorre o perigo de "tudo se tornar significativo" (mesmo efeitos menores e praticamente irrelevantes). Portanto, devemos confiar em amostras determinadas da análise de potência. Fazendo isso, podemos revelar efeitos "reais / relevantes".
ou
Posição 2: A determinação do tamanho da amostra refere-se aotamanho mínimo da amostra necessário para revelar um determinado efeito. Amostras grandes são benéficas, por exemplo, devido à diminuição do erro de medição. Portanto, efeitos reais podem ser revelados mais facilmente. Cálculos post-hoc de tamanho de efeito oferecem informações sobre a relevância do efeito.
ou
Posição 3: A posição 1 versus a posição 2 dependem do desenho do estudo (por exemplo, posição 1 para o teste t devido à busca por "efeitos relevantes", mas posição 2 para CFA / SEM para obter resultados mais estáveis e confiáveis).
ou
Posição 4: Outra posição possível para uma explicação alternativa.