Como determinar o tamanho da amostra necessário para ANOVA de medição repetida?

Preciso de ajuda sobre ANOVA de medição repetida.

Estamos investigando o efeito de alguma intervenção na redução da taxa de infecção da corrente sanguínea (BSI) em algumas enfermarias. Planejamos capturar as informações da taxa BSI mensalmente, 12 meses sem intervenção primeiro e depois 12 meses com intervenção.

Estamos pensando em fazer ANOVA de séries temporais ou de medição repetida; prefiro a mais recente antes de não ter muita ideia para fazer na primeira (pergunta extra: muito pouco tempo, certo?), Mas então vamos lá outro problema, quantas enfermarias precisamos mostrar que existe realmente um efeito estatisticamente significativo da intervenção na taxa de BSI?

Acho que vou fazer duas ANOVA, uma para "antes da intervenção", uma para "durante a intervenção", e suponho que a ANOVA "antes da intervenção" não deva ter um teste de razão F significativo.

Considero o termo "tamanho da amostra" bidimensional, ou o número de enfermarias ou o número de medições repetidas.

Como executar a análise de potência em medidas repetidas ANOVA?

G * Power 3 é um software gratuito que fornece uma interface GUI amigável para a execução de cálculos de energia. Ele suporta cálculos de energia para medidas repetidas ANOVA.

Qual é a análise apropriada para o seu design?

Aqui estão alguns pontos relacionados ao que você mencionou:

• Mais pontos no tempo fornecerão uma indicação mais clara de como o efeito, se houver, de sua intervenção opera com o tempo. Assim, se as melhorias decairem com o tempo ou ficarem maiores, mais pontos no tempo darão uma sensação mais clara desses padrões, tanto em média quanto em nível individual.
• Se você tiver 12 pontos no tempo ou mais, eu examinaria a modelagem multinível, especialmente se você está esperando alguma observação ausente. É improvável que você esteja interessado em saber se há um efeito do tempo. Em vez disso, é provável que você esteja interessado em vários efeitos específicos (por exemplo, alterações pré e pós-intervenção; talvez um efeito de melhoria linear ou quadrático pós-intervenção). Você também pode considerar o uso de contrastes planejados sobre ANOVA de medidas repetidas. Análise de dados longitudinal aplicada: modelagem de alterações e ocorrência de eventos é um bom ponto de partida para aprender sobre a modelagem multinível de dados de medidas repetidas.
• O número de pontos de tempo acima e acima antes e depois não fará muito para aumentar seu poder de detectar o efeito de sua intervenção. Mais pontos no tempo aumentarão sua confiabilidade na medição e poderá garantir que você capture o período em que o efeito se aplica, mas provavelmente o maior problema será o tamanho da amostra nas duas condições.
• Supondo que você esteja realmente alocando casos aleatoriamente a condições, as populações são, por definição, iguais na variável dependente, e pode-se argumentar que um teste de significância das diferenças da linha de base não faz sentido. Dito isto, os pesquisadores muitas vezes ainda o fazem, e suponho que ele fornece alguma evidência de que a alocação aleatória realmente ocorreu.
• Há uma quantidade razoável de debates sobre a melhor maneira de testar o efeito de uma intervenção em um projeto de controle pré-pós-intervenção. Algumas opções incluem: (a) a condição * interação do tempo; (b) o efeito da condição, mas apenas após a intervenção; (c) uma ANCOVA observando o efeito da condição, controlando o pré, com o posto como DV.