r - 相関分析に必要な最小サンプルは何ですか (R の線形モデル)

Question

Rの線形モデルで相関分析を実行しようとしています

lm()

そのための合理的な最小サンプルは何ですか？それを判断するルールはありますか？

Answer 1

経験則として、20、30、1000、サンプル 経験則として、経験則に注意する必要があります。おそらく「サンプルサイズを除いて、少ないほど多い」ということを除いて（Cohen & Cohen, 1983: 169-171）。

https://stats.stackexchange.com/で質問することもできますが、探しているラウンド数ではない回答が得られる可能性があります。例えば：

• 20という数字は魔法ですか？
• 十分な大きさのサンプルサイズとして 30 を使用することを提案するリファレンスはありますか?
• 重回帰の最小サンプル サイズの経験則
• 全体分析とサブグループ分析の両方の相関分析に適したサンプルサイズはどれくらいですか?
• 30 サンプル。標準、提案、または迷信?
• 等

ここで質問を編集して、実際のユースケースに似た再現可能な例を含め、関連するエラーの尺度の計算をコーディングする助けを求めると、より有用な回答が得られます。質問を編集する前に、パッケージを調べることがpwrできます (例については、こちらを参照してください: http://www.statmethods.net/stats/power.html )。

少しグーグルで調べて、役に立つと思われるエラー測定値の名前を見つけてください。あなたはこれらから始めるかもしれません:

Lenth, RV (2001), Some Practical Guidelines for Effective Sample Size Determination, The American Statistician, 55, 187-193.

Wheeler, RE (1974), 'Portable Power', テクノメトリクス, 16, 193–201.

Cohen, J. & Cohen, P. (1983)。行動科学のための重回帰/相関分析の応用 (第 2 版) (ニュージャージー州ヒルズデール: Erlbaum)