Sample Size Estimation for Random-effects Models
Notice bibliographique
Résumé
Panel study designs are common in environmental epidemiology, whereby repeated measurements are collected from a panel of subjects to evaluate short-term within-subject changes in response variables over time. In planning such studies, questions of how many subjects to include and how many different exposure conditions to measure are commonly asked at the design stage. In practice, these choices are constrained by budget, logistics, and participant burden and must be carefully balanced against statistical considerations of precision and power. In this article, we provide intuitive sample size formulae for the precision of regression coefficients derived from panel studies and show how they can be applied in planning such studies. We show that there are five determinants of the precision with which regression coefficients can be estimated: (1) the residual variance of the responses; (2) the variance of the slopes; (3) the number of subjects; (4) the number of measurements/subject; and (5) the within-subject range of the exposure values "X" at which the responses are measured. The planning of such studies would be greatly improved if investigators regularly reported all of the variance components in fitted random-effects models: currently, literature values for the relevant variance parameters are often not readily available and must be estimated through pilot studies or subjective estimates of "reasonable values."
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».