Categorical-Data
成對序數數據的樣本量計算
應使用什麼公式計算成對序數數據的樣本量？想像一下，我們有一個乾預措施，我們想根據有序結果的測量前後（比如李克特量表）來測量效果。
我知道如何計算配對連續數據的 t 檢驗以及如何計算序數數據的 Mann-Whitney 檢驗（Whitehead 1993），但是配對序數呢？
我認為，通過 GLM 進行序數響應的非參數解決方案或參數解決方案都可以。
配對序數數據的標準非參數檢驗是Wilcoxon，它是一種增強符號檢驗。我不知道 Wilcoxon 功率分析的公式，但您當然可以得到符號測試的功率分析（我的問題中列出了各種資源：用於樣本大小計算的免費或可下載資源）。請注意（正如@Glen_b 在下面的評論中指出的那樣），這將假設沒有關係。如果您預計會有一定比例的平局，則符號測試的功效分析將為您提供必要的排除關聯，因此您可以通過將其乘以您期望擁有的非關聯數據比例的倒數來誇大該估計值（例如，如果您認為您可能擁有綁定數據，以及所需的測試，那麼你將乘以經過要得到）。除非你需要最低限度達到指定的權力，這應該適合你。例如，在為更複雜的分析運行功效計算時，我們通常使用更簡單的計算，然後說類似“我們的被計算為在符號測試中達到至少 80% 的功率，因為可以預期 Wilcoxon 至少與符號測試一樣強大，所以我們的功率應該達到或超過 80%'。
另一方面，如果您對分佈的情況有很強的了解，您可以隨時進行模擬。雖然是在邏輯回歸的背景下編寫的，但在我的回答中，有很多關於使用模擬進行功率分析的基本信息：邏輯回歸功率分析設計實驗的模擬。