Sample size requirements for interval estimation of the strengthof association effect sizes in multiple regression analysis

Abstract

Antecedentes: la práctica al presentar e interpretar el tamaño de efecto ha sido recomendada extensivamente en revistas académicas al analizar resultados primarios en estudios empíricos. En consecuencia, el coeficiente de correlación múltiple al cuadrado de la muestra es el índice de fuerzas de asociación que se presente con más frecuencia en aplicaciones prácticas de regresión lineal múltiple. Método: este trabajo examina el procedimiento del tamaño de la muestra que Bonett y Wright propusieron para una precisa estimación por intervalos de coeficiente de correlación múltiple al cuadrado. Resultados: el resultado de esta simulación señala que su método simple para alcanzar la deseada precisión de la amplitud esperada proporciona el resultado satisfactorio solamente cuando el tamaño de la muestra sea extensivo. Además, la fórmula del tamaño de la muestra sugerida para lograr la designada probabilidad garantizada es inexacta y problemática. Conclusiones: de acuerdo con estos descubrimientos, no se recomienda el procedimiento del tamaño de la muestra.