複雑なモデルにおけるパワーとサンプルサイズを推定するためのアップストラップ【JST・京大機械翻訳】

Karas, M.; Crainiceanu, C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200836834538 整理番号：21P0264298

複雑なモデルにおけるパワーとサンプルサイズを推定するためのアップストラップ【JST・京大機械翻訳】

Upstrap for estimating power and sample size in complex models

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発行年： 2022年03月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月17日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

電力とサンプルサイズ計算は統計解析の主成分である。CrainiceanuとCrainiceanu(2018)によって導入されたアップトラップ再サンプリング法を,この問題に対する一般的解決策として提案したが,数値実験では評価しなかった。元の観測されたデータセットよりも大きくあるいは小さいターゲットデータセットに対するアップトラップの電力推定特性を評価する。また,アップストラップの範囲を拡張し,検出するための電力を推定する解決策を提案した。(1)オリジナルデータで観察された効果サイズ;(2)研究者によって選択した効果サイズ。シミュレーションは次のシナリオを含む:1および2サンプルt検定;Gaussと二値結果の両方による線形回帰;マルチレベル混合効果モデルは,Gaussと二値結果の両方を有する。さらに,著者らのシミュレーションは,目標設定における共変量の分布が保存され,それが元のデータセットと比較して目的に変わる場合,事例を考察した。マラリア伝染のクラスタランダム化比較試験の再解析を用いたアプローチを説明した。原稿分析で使用されるRコードを有するGitHubリポジトリは,https://git.io/J0TH1で利用可能である。付随したデータは公的に利用できる。【JST・京大機械翻訳】

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