Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI) çalışmalarında, fMRI verilerindeki değişkenlik, analizin karmaşıklığı ve çoklu karşılaştırmalar için düzeltme ihtiyacı, uygun örneklem büyüklüğünü belirlemeyi zorlaştırır. Bu nedenle, güç analizi, güvenilir ve istatistiksel olarak anlamlı sonuçlar elde etmek için gereken uygun örneklem büyüklüğünü belirlemek için kullanılan önemli bir araç haline gelir. Bu bağlamda, bu çalışma, bir fMRI çalışması için güç analizi yapma ve örneklem büyüklüğünü tahmin etme sürecini temsil etmeyi amaçlamaktadır. Bunu yapmak için, farklı deneysel görev tasarımlarına sahip işlevsel, duyuşsal, davranışsal ve bilişsel üç veri seti kullanılır. Bu çalışma, güç analizinin nasıl yürütüleceğine ve çeşitli fMRI çalışmaları için örneklem boyutunun nasıl tahmin edileceğine ilişkin adım adım bir kılavuz sağlar.
Deneysel ödev tasarımı fMRI katılımcı sayısı güç analizi örneklem büyüklüğü istatistiksel anlamlılık
In functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) studies, the variability in fMRI data, the complexity of the analysis, and the need to correct for multiple comparisons make determining the appropriate sample size challenging. Hence, power analysis becomes an important tool to use for determining the appropriate sample size needed to achieve reliable and statistically significant results. In this context, this study aims to represent the process of conducting a power analysis and estimating the sample size for an fMRI study. To do this, three functional, affective, behavioral, and cognitive, data sets having different experimental task designs are used. This study provides a step-by-step guide on how to conduct a power analysis and estimate the sample size for various fMRI studies.
Experimental task design fMRI number of participants power analysis sample size statistical significance
The author thanks all Socat neuroscience team and Prof. Dr. Ali Saffet Gönül for his encouragement and supervision.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | December 21, 2023 |
Publication Date | December 31, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 9 Issue: 2 |
Mugla Journal of Science and Technology (MJST) is licensed under the Creative Commons Attribution-Noncommercial-Pseudonymity License 4.0 international license.