You are here

예비연구에서 샘플수, 통계

Anonymous | 2018년11월19일 | 조회수 102

이전에 시행했던 연구들 참고할 만한 연구들이 없었기에 pilot study라는 이름으로 연구를 진행하였고, protocol 논문에 투고하였습니다. 아주 오랜 리뷰기간 끝에 드디어 답을 받았는데 다행히 minor revision을 하라고 하였고... 그 중에 애매한 것에 대해 여쭈고자 합니다.

1. Sample size: The stated sample size of 50 is larger than what would be considered standard for a pilot study. Given the lack of certainty regarding the benefit of the proposed technique, it may be reasonable to reduce this enrollment goal if the desire is only to show feasibility in methods and to obtain an estimate of effect size

저는 pilot study 같은 경우 샘플수를 임의로 정할 수 있다고 생각하였습니다. 너무 터무니 없이 적지만 않으면 괜찮을 것이라구요. 근데 오히려 리뷰어께서는 많다고 생각하시는 것 같네요. 예비 연구에서의 샘플수에 대해서는 검색해보면 의견이 분분한것 같습니다. (10~30명?)

2) Data analysis: Since the authors have declared this a pilot study and no sample size or power calculation has been performed on their primary outcome measure, they should include a sentence in their analysis plan that all of their comparisons will be considered exploratory in nature regardless of the significance level found.

저는 pilot study이므로 샘플수 계산을 시행하지 않았긴 한데, "they should include a sentence in their analysis plan that all of their comparisons will be considered exploratory in nature regardless of the significance level found."

이게 무슨 의미인지 모르겠습니다. 부족한 질문이지만 검토 부탁드려도 될까요

불행히도 필자는 원고를 완전히 읽지 않았기 때문에 원고를 수정하는 것과 관련된 리뷰어의 의견에 대해 명확한 제안을 드릴 없습니다. 지도교수나 동료 전문가에게 이에 대한 명확한 조언을 구하는 것이 가장 좋습니다. 저는 단지 리뷰어 의견 의미와 이를 어떻게 다루는 지에 대한 일반적인 지침만을 알려드리겠습니다.

리뷰어 1 의견에 따라 저자는 표본 크기를 정당화해야합니다. 이를 위해 파일럿 연구에 대한 A tutorial on pilot studies: the what, why and how,​​​​​사이트를 참조하여 파일 연구에서의 표본 크기 계산과 관련된 세부 정보를  찾아보시기 바랍니다. 또한 GPower3 샘플 크기를 계산할 수있는 훌륭한 소프트웨어입니다.

리뷰어 2 연구 시작 시점에 표본 크기가 결정되지 않았기 때문에 연구의 1 / 2 결과에 영향을 수 있다고 생각하고 있는 듯 합니다. 초기 샘플 크기가 계산되지 않았으므로  연구결과의 중요도 계산에 사용 모든 통계 분석은 유효하지 않다고 말하고 있습니다. 따라서 리뷰어 연구결과의 측정값 (프로토콜 또는 제안 기술의 효능) 비교에 있어서 귀하가 발견 중요성이 아직 최종 확인되지는 않았는다는 진술을  연구논문 포함시켜야한다고 제안하고 있습니다. 제 추측으로는 가설과 유의 수준이 선험적으로 확립되지 않았으므로 리뷰어가 이런 방법을 제안하고 있다고 여겨집니다.

 관련 기사 :

스크랩하기

해당 기사를 스크랩해보세요!

지식은 모두에게 함께 공유되어야 한다는 것이 에디티지 인사이트의 이념입니다. 해당 사이트에서 제공되는 모든 기사는 Creative Commons license로 재포스팅 및 스크랩이 가능합니다. 아래의 가이드라인만 유념해주신다면 언제든지 무료로 에디티지 학술 전문가의 지식을 가져가실 수 있습니다!


  • 주의 : 에디티지 학술 전문가들은 해당 콘텐츠를 만들기 위해 많은 시간과 노력을 쏟고 있습니다. 기사를 스크랩 및 재포스팅 하실 때는 명확한 출처를 남겨주시기 바랍니다.
  • 이미지 재사용: 이미지를 원본이 아닌 편집 재사용하실 때는 에디티지 인사이트의 허가가 필요합니다.

코드를 복사하셔서 기사 공유를 원하시는 사이트에 적용하시면 에디티지 인사이트 기사를 가장 쉬운 방법으로 공유하실 수 있습니다.
 
위 코드를 복사하시어 원하시는 곳에 다시 포스팅 하실 수 있습니다.

덧글