Excess significance and power miscalculations in neurofeedback research
Notice bibliographique
Résumé
Recent systematic reviews of neurofeedback with functional magnetic resonance imaging (fMRI-nf) (Tursic et al., 2020) and neurofeedback with functional near infrared spectroscopy (fNIRS-nf) (Kohl et al., 2020) miscalculate the statistical power and statistical sensitivity of several studies they review.The fMRI-nf review overestimates the mean and median statistical power of included studies by about 3 times and the statistical sensitivity by about 2 times (see Table 1 for recalculated values and comparisons).The fNIRS-nf review, on which I (RTT) was a coauthor, overestimates power by about 2 times and sensitivity by about 1.5 times (see Table 2).The miscalculations arise from an easy-to-miss default option for repeated measures (mixed) 1 ANOVAs in the statistical software program GPower (Faul et al., 2007), which both reviews used (see Figure 1 for a depiction) 2 .The default option defines a variable in the effect size calculation η 2 p in such a way that the common usage of small, medium, and large effects sizes for the interaction of repeated measures (mixed) ANOVAs (f ) doesn't hold true.If unaware of the default option, the power calculations will account for the correlations between repeated measures a second time, and in turn substantially-but erroneously-increase power.The GPower software itself highlights that Cohen (1988) recommended another option (as viewable in Figure 1).While Lakens (2013) explained this issue almost 10 years ago, it remains likely that researchers continue to use GPower without awareness of this default option and its implications 3 .Fortunately, the authors of both reviews published their data as supplementary material, making reanalysis possible.We recalculated the statistical power and sensitivity of the studies from Tursic et al. ( 2020) and Kohl et al. 1 We use the term "repeated measures (mixed) ANOVA" to describe a study design with one independent measure and one repeated measure (e.g., two independent groups measured at two time points).GPower uses the term "ANOVA: Repeated measures" for this type of design.2 Kohl and coauthors (including me-RTT) were unaware of this default option in GPower.I was only led to become aware of this issue when reading the fMRI-nf review and noticing a surprising amount of statistical power.3 Kieslich (2020) provides a detailed explanation of how GPower calculates f for the different options for repeated measures (mixed) ANOVAs.The GPower team informed us that Cohen proposed Cohen's f for between-subjects designs and that this is how GPower defines f when using the default option, regardless of the ANOVA design the user selects.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».