挑战

在我们的办公室，我参与了关于样本量及其对效应量影响的讨论——你能帮我解释一下吗？

根据

在进行功效分析时，可以确定特定设计中特定效应大小的样本大小。

问题/讨论

如果超出了先验确定的样本量（例如，功率分析中确定的样本为，但我们可以获得）会发生什么？$N=100$$N=1000$

位置 1： 大样本量会破坏/破坏效应量。当使用比功效分析中确定的更大的样本时，会出现“一切都变得重要”的危险（即使是很小的，实际上不相关的影响）。因此，我们应该依靠功效分析确定的样本。这样做，我们可以揭示“真实/相关”的影响。

或者

位置 2： 样本量的确定是指显示给定效果所需的最小样本量。大样本量是有益的，例如因为减少了测量误差。因此，可以更容易地揭示实际效果。事后效应大小计算提供有关效应相关性的信息。

或者

位置 3： 位置 1 与位置 2 取决于研究设计（例如位置 1 用于 t 检验，因为寻求“相关效应”，但位置 2 用于 CFA/SEM 以获得更稳定、可靠的结果）。

或者

位置 4： 替代解释的另一个可能位置。