Ihre Kollegen sind falsch.

Es ist möglich, dass sie ihren Vorschlag auf die Tatsache stützen, dass die Robustheit typischer parametrischer Tests wie eines t -Tests gegenüber Verstößen gegen Annahmen durch unausgeglichene Ns stark beeinträchtigt wird . Aber wenn Sie sie nicht verletzen, ist ein höheres N besser, auch wenn es nicht ausgeglichen ist. Und Sie können die Auswirkungen von Verstößen jederzeit durch Simulation untersuchen.

Eine einfache Möglichkeit, sich vorzustellen, warum die Stichprobe von 8 der 100 Kontrollpersonen eine schlechte Idee ist, besteht darin, zwei Diagramme Ihrer Daten abzubilden, die sich durch die unterscheiden Kontrollgruppe. Jeder hat die Patienten- und Kontroll-Hirnvolumenmessungen und ein Konfidenzintervall (CI) um jede Messung. In jedem Diagramm ist der CI um die Testgruppe gleich. Das CI um die Kontrollgruppe ist jedoch mit dem vollständigen Satz von 100 viel kleiner als mit einer Stichprobe von 8. Welches Diagramm möchten Sie präsentieren?

Weitere Fragen, die Sie sich stellen sollten, wenn Sie entscheiden, ob Um alle 100 Kontrollproben oder nur 8 zu verwenden, gehören: Welche hat Ihrer Meinung nach eine bessere Schätzung des Kontrollmittelwerts? Welches hätte eine bessere Schätzung der Kontrollvarianz? Welches ist repräsentativer für die Bevölkerung? Die Antwort auf all diese Fragen ist die größere Gruppe. Das Beziehen genauer Schätzungen Ihrer Parameter ist wesentlich wichtiger als Probleme, die Sie möglicherweise mit einem bestimmten Test haben.

HINWEIS : Es ist aus der Ferne möglich, dass die Kontrollstichprobe von 8 CI kleiner ist als die für die vollständige Kontrollgruppe. Dies würde jedoch wahrscheinlich bedeuten, dass Ihre Kontrollstichprobe von 8 eine schreckliche Stichprobe ist, und zeigt weiter auf, warum Sie sich an den vollständigen Datensatz halten möchten.