Есть такая штука - мощность критерия (посмотрите в Интернете, зачем она нужна). Мощность критерия является не числом, а функцией от численности (объема) выборки. Чем больше (ближе к 1), тем мощнее (тем лучше). По конкретным критериям, например, можно посмотреть исследования профессора Б.Ю. Лемешко с соавторами из НГТУ (бывший НЭТИ), в которых для многих критериев методом численного моделирования рассчитаны графики, из которых можно сделать вывод о достаточной численности при приемлемой мощности.
Точные критерии, применяемые для малых выборок, при вычислении для больших выборок упираются в сложность расчета (для многих численность не более 12-13 или около того, иначе результатов ждать долго).
Если необходимо непременно найти различия хоть какие-нибудь (как исследователь, чувствуя, что они есть), примените критерии различных типов (положение, масштаб, функция распределения, комплекс параметров).
Точные критерии, применяемые для малых выборок, при вычислении для больших выборок упираются в сложность расчета (для многих численность не более 12-13 или около того, иначе результатов ждать долго).
Если необходимо непременно найти различия хоть какие-нибудь (как исследователь, чувствуя, что они есть), примените критерии различных типов (положение, масштаб, функция распределения, комплекс параметров).
Я пока толко поняла что расчетный обьем выборки позволяет мне не найти различия в 20% при заявленной мощности 80%. А могу ли я при недостаточной выборке совершить ошибку первого рода и соврать что различия есть?