多層および混合効果モデルの検出力分析

多層検出力分析は、学生・学校間や患者・診療所間のように、観察値が上位レベルの単位にネストされている階層的、クラスター化、または縦断的な研究デザインのために設計されたサンプルサイズ計画手順です。SnijdersとBosker（1993年、2012年拡張）およびHox、Moerbeek、van de Schoot（2017年）によって多層モデリングの文献で形式化されたこの手法は、クラスター化によって生じる級内相関係数（ICC）とデザイン効果を考慮し、目標効果を検出するためにクラスター数とクラスターサイズの双方を適切に確保します。