Mi entendimiento es que un análisis post hoc si y sólo si utiliza el efecto observado tamaño de la población objetivo tamaño del efecto.
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En mi campo, veo a la gente haciendo post-hoc de alimentación de análisis cuando el propósito de este trabajo es mostrar que algunos de los efectos que uno podría haber esperado a estar presente (ya sea porque de la literatura anterior, sentido común, etc) no es, al menos de acuerdo con algunos de significación de la prueba.
Sin embargo, en estas situaciones, el investigador está en un poco de un enlace -- él o ella pueden haber obtenido un no-resultado significativo, ya sea porque el efecto que realmente no está presente en la población o porque el estudio no fue con la potencia suficiente para detectar el efecto, incluso si estuviese presente. El propósito del análisis del poder, entonces, es mostrar que, dado incluso un trivialmente pequeño efecto en la población, el estudio habría tenido una alta probabilidad de detectar el efecto.
Para un ejemplo concreto de este uso de la post-hoc de análisis de poder ver esta vinculado papel.
thebjorn
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Siempre se puede calcular la probabilidad de que un estudio habría de producir un resultado significativo para un determinado a priori el tamaño del efecto. En teoría, esto debería ser hecho antes un estudio que se llevó a cabo porque no hay ningún punto en la realización de un estudio con baja potencia, que tiene una baja probabilidad de producir un resultado significativo cuando está presente el efecto. Sin embargo, también se puede calcular la energía después de que el estudio para darse cuenta de que un estudio de baja potencia o, poco probable, de alta potencia para detectar incluso un pequeño efecto.
El término post-hoc u observado de alimentación se utiliza para el análisis de poder que utilizan observan los tamaños del efecto en una muestra para calcular la energía bajo el supuesto de que el efecto observado es el tamaño de una estimación razonable del verdadero tamaño del efecto. Muchos de los estadísticos han señalado que la observada el poder en un solo estudio no es muy informativo debido a que los tamaños del efecto no se estiman con precisión suficiente para ser informativo. Más recientemente, los investigadores han comenzado a examinar observado potencia para un conjunto de estudios para examinar cómo los poderosos estudios son, en promedio, y si los estudios informe de los resultados más significativos de la potencia real de los estudios de justificar.
