Это действительно так, если не озаботиться дизайном эксперимента. И самый обсуждаемый момент здесь — размер выборки. Если образцов недостаточно, то вы потратите бюджеты и месяцы труда, пожертвуете подопытными кроликами и увидите вытянутые лица этического комитета, но НЕ получите надежного ответа на исследовательский вопрос. Но что значит — «достаточно»? Это сколько? Может, есть какое-то универсальное число? Да и что плохого в том, чтобы после статанализа добрать немного наблюдений и дотянуть до заветного p < 0.05? Ведь не мы такие, жизнь такая.
Эти мысли постоянно вертятся в головах ученых, особенно когда над ними висит дамоклов меч публикационного давления. Поэтому 17 сентября Бластим устраивает актуальный вебинар по добросовестным практикам в биомедицине, где мы научим определять оптимальный размер выборки под дизайн. Для этого, конечно, придется освежить базу по проверке гипотез: что такое ошибки I и II рода, мощность теста, размер эффекта. К счастью, нас спасет крутой биоинформатик Вера Одинцова, которая готова всё разжевать!
Итак, на встрече мы:
• узнаем, зачем считать размер выборки, от чего он зависит
• поймем, что нужно продумать до сбора данных, чтобы не скатиться в p-hacking
• поработаем с R и RStudio (в том числе юзая ИИ-помощников)
• рассчитаем размер выборки в простом случае (сравнение артериального давления в двух группах животных)
• рассмотрим сложный кейс, когда данные ненормальные, и применим метод Монте-Карло 😃
Регистрация по ссылке в боте: @BlastimWeb_bot | На сайте: https://agency.blastim.ru/stat_r#power
Записи не будет, ждем всех в онлайне. Пусть мощность станет вашей superpower!