使用R库sjstats计算混合效果的样本量

问题描述

在R中使用sjstats函数smpsize_lmm（）时，得到的结果我无法解释。这是我使用的代码和获得的结果。

库（sjstats）

smpsize_lmm（有效尺寸= 0.1，df.n = 6，k = 10，功率= 0.8，icc = 0.01）

这使每个簇的样本大小约为16，或者总样本为165。

eff.size是类似于Cohen d效应大小（标准均值差）的效应大小。 df.n是固定效果的自由度-基本上是系数的数量。 K是聚类数，icc是假设的类内相关性

我希望增加icc，但我会增加icc，但会增加样本量。

smpsize_lmm（有效尺寸= .1，df.n = 6，k = 10，功率= 0.8，icc = .02）

结果：20，196

smpsize_lmm（有效尺寸= .1，df.n = 6，k = 10，功率= 0.8，icc = 0.05）

结果：47，473

smpsize_lmm（有效尺寸= .1，df.n = 6，k = 10，功率= .8，icc = .06）

结果：93，931

smpsize_lmm（有效尺寸= .1，df.n = 6，k = 10，功率= 0.8，icc = .07）

结果：9824，98244

我将icc从0.07进一步增加到0.1，并大大减少了样本量。

smpsize_lmm（有效尺寸= .1，df.n = 6，k = 10，功率= .8，icc = .1）

结果：1​​4，143

我也收到以下警告 警告信息： 每个聚类的最低要求受试者数为负数，并将其调整为正数。您可以减少对多级结构的要求（即减少k或icc），或者可以增加效果大小。

然后随着icc的增加，样本数量保持不变。

smpsize_lmm（有效尺寸= 0.1，df.n = 6，k = 10，功率= 0.8，icc = 0.5）

结果：1​​4，143

smpsize_lmm（有效尺寸= .1，df.n = 6，k = 10，功率= 0.8，icc = 0.8）

结果：1​​4，143

我也收到与以前相同的警告消息。

任何人都可以解释这些结果吗？

谢谢。

解决方法

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