Sağlam bir başlangıç noktasına ulaşmanın bir yolu var. Hiçbir eşdeğişken olmadığını varsayalım, bu nedenle modeldeki tek parametre kesişimdir. Gerçek kesişme sıfır civarında olduğunda tahmin edilen olasılığın% 95 güven ile gerçek olasılığın 0.1 içinde olması için kesişme tahmininin yeterince kesin olmasına izin vermek için gereken örnek boyutu nedir? Cevap n = 96'dır. Ya bir ortak değişken varsa ve bu 0,5'lik bir yaygınlığa sahip ikili ise? Prob [Y = 1 | X = x] 0.1'i geçmez. 0,95 güven düzeyinde gerçek bir $ p $ olasılığını tahmin etmede $ \ delta $ hata payı elde etmek için gereken örneklem boyutunun genel formülü $ n = (\ frac {1.96} {\ delta}) ^ {şeklindedir. 2} \ times p (1-p) $. En kötü durum için $ p = 0.5 $ ayarlayın.
Gerçekte minimum sayıda gözlem yok. Esasen, ne kadar çok gözleminiz olursa, modelinizin parametreleri veriler tarafından o kadar fazla kısıtlanır ve model o kadar güvenli hale gelir. Kaç gözleme ihtiyacınız olduğu, sorunun doğasına ve modelinizde ne kadar emin olmanız gerektiğine bağlıdır. Bu tür şeyler hakkında "pratik kurallara" çok fazla güvenmenin iyi bir fikir olduğunu sanmıyorum, ancak elde edebileceğiniz tüm verileri kullanın ve model parametreleriniz ve tahminleriniz üzerindeki güven / güvenilir aralıkları inceleyin.
Güncelleme: @David Harris tarafından yazılan yukarıdaki yorumu görmedim, benimkine çok benziyor. Bunun için özür dilerim. Cevabım çok benzerse, cevabımı silebilirsiniz.
Dikran Marsupail gönderisini ikinci kez eklerim ve iki sentimi eklerim.
Yaptığınız etkilere ilişkin önceki bilgilerinizi göz önünde bulundurun bağımsız değişkenlerinizden bekleyin. Küçük etkiler bekliyorsanız, büyük bir örneğe ihtiyacınız olacaktır. Etkilerin küçük bir numunenin işi yapabileceğinden daha büyük olması bekleniyorsa.
Bildiğiniz gibi, standart hatalar örnek boyutunun bir fonksiyonudur, bu nedenle örnek boyutu ne kadar büyükse standart o kadar küçük hatalar. Dolayısıyla, etkiler küçükse, yani sıfıra yakınsa, yalnızca küçük bir standart hata bu etkiyi algılayabilir, yani sıfırdan önemli ölçüde farklı olduğunu gösterebilir. Öte yandan, etki büyükse (sıfırdan uzak), büyük bir standart hatadan bile önemli sonuçlar doğuracaktır.
Biraz referansa ihtiyacınız varsa Andrew Gelmans'ın Blog'una bir göz atın.
Kabul edilebilir bir tahmin elde etmek için diğer araştırmacılar tarafından incelenen kuralları uygulamamız gerekiyor gibi görünüyor. Yukarıdaki iki temel kurala katılıyorum (her değişken için 10 gözlem ve Harrell'in formülü). Burada verilerin açığa çıktığı veya tercih belirtildiği bir soru daha var. Hosmer ve Lemeshow kitaplarında ifşa için bir kural sağladı ve Louviere ve Hensher kitaplarında (Belirtilen tercih yöntemleri) belirtilen tercih verileri için bir kural sağladı