論文の概要: Synthetic Power Analyses: Empirical Evaluation and Application to Cognitive Neuroimaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05835v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 23:33:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 12:16:02.957451
• Title: Synthetic Power Analyses: Empirical Evaluation and Application to Cognitive Neuroimaging
• Title（参考訳）: 合成パワー分析 : 経験的評価と認知神経イメージングへの応用
• Authors: Peiye Zhuang, Bliss Chapman, Ran Li, Oluwasanmi Koyejo
• Abstract要約: 様々なサンプルサイズで統計的パワーを推定する枠組みを提案する。 認知神経科学実験におけるサンプルサイズ選択のための合成パワー分析の性能を実証的に検討した。 実験結果から, 合成電力分析がパイロットデータ収集の低コストな代替手段となる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57108653193695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the experimental sciences, statistical power analyses are often used before data collection to determine the required sample size. However, traditional power analyses can be costly when data are difficult or expensive to collect. We propose synthetic power analyses; a framework for estimating statistical power at various sample sizes, and empirically explore the performance of synthetic power analysis for sample size selection in cognitive neuroscience experiments. To this end, brain imaging data is synthesized using an implicit generative model conditioned on observed cognitive processes. Further, we propose a simple procedure to modify the statistical tests which result in conservative statistics. Our empirical results suggest that synthetic power analysis could be a low-cost alternative to pilot data collection when the proposed experiments share cognitive processes with previously conducted experiments.
• Abstract（参考訳）: 実験科学では、必要なサンプルサイズを決定するためにデータ収集の前に統計パワー分析がしばしば用いられる。 しかし、データ収集が難しい場合やコストがかかる場合、従来の電力分析はコストがかかる。 本研究では,様々なサンプルサイズにおける統計的パワー推定のための枠組みである合成パワー解析を提案し,認知神経科学実験におけるサンプルサイズ選択のための合成パワー解析の性能を実証的に検討する。 この目的のために、観察された認知過程に基づいて暗黙的な生成モデルを用いて脳画像データを合成する。 さらに,保守的な統計結果をもたらす統計検査を簡易に修正する手法を提案する。 実験結果から, 提案実験が先行実験と認知過程を共有する場合, 合成電力分析がパイロットデータ収集の低コストな代替となる可能性が示唆された。

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