Для обсерваційних досліджень із великою популяцією, які включають логістичний регресійний аналіз, мінімальний розмір вибірки 500 необхідний для отримання статистичних даних, які представляють параметри цільової сукупності.30 серпня 2018 р.
Правило стверджує, що одна прогностична змінна може бути досліджена для кожних десяти подій. Для логістичної регресії кількість подій визначається розміром найменшої з категорій результатів, а для аналізу виживання задається кількістю подій без цензури.
Хоча існують і більш складні формули, загальне емпіричне правило таке не менше 50 учасників для кореляції або регресії з числом, що збільшується з більшою кількістю незалежних змінних (IV).
Загальна вказівка полягає в тому, що вам потрібно принаймні 10 випадків із найменш частим результатом для кожної незалежної змінної у вашій моделі. Наприклад, якщо у вас є 5 незалежних змінних і очікувана ймовірність вашого найменш частого результату становить . 10, тоді вам знадобиться мінімальний розмір вибірки 500 (10*5 / .10).
Наприклад, у регресійному аналізі багато дослідників кажуть, що має бути принаймні 10 спостережень за змінною. Якщо ми використовуємо три незалежні змінні, то чітким правилом буде мінімальний розмір вибірки 30. Деякі дослідники дотримуються статистичної формули для розрахунку розміру вибірки.
500 Для обсерваційних досліджень із великою популяцією, які включають логістичний регресійний аналіз, мінімальний розмір вибірки 500 необхідний для отримання статистичних даних, які представляють параметри в цільовій сукупності.