En el contexto de una propuesta de investigación en ciencias sociales, me hicieron la siguiente pregunta:
Siempre he superado los 100 + m (donde m es el número de predictores) al determinar el tamaño mínimo de muestra para la regresión múltiple. ¿Es esto apropiado?
Recibo muchas preguntas similares, a menudo con diferentes reglas generales. También he leído muchas reglas generales en varios libros de texto. A veces me pregunto si la popularidad de una regla en términos de citas se basa en qué tan bajo se establece el estándar. Sin embargo, también soy consciente del valor de las buenas heurísticas para simplificar la toma de decisiones.
Preguntas:
- ¿Cuál es la utilidad de reglas básicas simples para tamaños de muestra mínimos dentro del contexto de investigadores aplicados que diseñan estudios de investigación?
- ¿Sugeriría una regla general alternativa para el tamaño mínimo de muestra para regresión múltiple?
- Alternativamente, ¿qué estrategias alternativas sugeriría para determinar el tamaño mínimo de muestra para la regresión múltiple? En particular, sería bueno si el valor se asigna al grado en que cualquier estrategia puede ser aplicada fácilmente por un no estadístico.