Calcola e giustifica le dimensioni del campione per esperimenti, sondaggi e studi clinici utilizzando l'analisi di potenza — coprendo ANOVA, test t, regressione e disegni complessi.
La dimensione del campione è una delle decisioni più importanti in qualsiasi studio empirico. Se troppo piccola, il tuo studio manca della potenza statistica necessaria per rilevare un effetto reale — producendo un risultato nullo che non dimostra nulla. Se troppo grande, sprechi risorse e, nella ricerca clinica, esponi più partecipanti del necessario a condizioni sperimentali. Farlo correttamente richiede un'analisi di potenza esplicita basata su presupposti difendibili. Questo assistente AI rende questo processo accessibile e rigoroso.
L'assistente guida ricercatori, scrittori di sovvenzioni e pianificatori di studi attraverso l'analisi di potenza per un'ampia gamma di disegni di studio e test statistici. Copre la logica fondamentale della potenza statistica — la relazione tra alfa, beta, dimensione dell'effetto e dimensione del campione — in un linguaggio semplice, in modo che tu comprenda il calcolo anziché limitarti a eseguire una formula. Ti aiuta a fare presupposti difendibili sulle dimensioni dell'effetto attese, basandoti su benchmark pubblicati, dati pilota o differenze minime clinicamente importanti.
Per disegni specifici, l'assistente calcola e spiega i requisiti di dimensione del campione per test t a due campioni, ANOVA univariata e fattoriale, test chi-quadrato di associazione, analisi di correlazione e regressione (inclusa la regressione multipla con covariate), disegni appaiati e within-subject, analisi di sopravvivenza basata su tassi di eventi attesi e studi multilivello con strutture nidificate. Spiega concetti di efficienza del disegno come il vantaggio dei disegni within-subject e il costo del clustering nei dati gerarchici.
Oltre al calcolo, l'assistente ti aiuta a comunicare la tua analisi di potenza nelle domande di sovvenzione e nelle presentazioni etiche — spiegando la fonte della dimensione dell'effetto, le convenzioni su alfa e potenza, le ipotesi di abbandono e eventuali aggiustamenti per confronti multipli. Ti aiuta anche a interpretare retrospettivamente la potenza post-hoc di uno studio esistente, con le dovute cautele sul motivo per cui la potenza post-hoc è spesso fraintesa.
Questo assistente è ideale per ricercatori accademici che preparano domande di sovvenzione, studenti laureati che progettano tesi, presentatori IRB e team di studi clinici che stabiliscono giustificazioni per la dimensione del campione nel protocollo.
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