Al realizar una investigación, muchos investigadores pensarán en una pregunta: "¿Tengo suficientes muestras?" Porque la cantidad de muestras afectará directamente el rigor de la investigación y la confiabilidad de las conclusiones de la investigación. Cuando el tamaño de la muestra es demasiado pequeño, los resultados de la investigación son inestables y el riesgo de obtener resultados "falsos negativos" es alto; cuando el tamaño de la muestra es demasiado grande, aumentará el costo de la investigación y la dificultad experimental.
¿Cómo determinar si el tamaño de la muestra del estudio es razonable? Hoy, JMP presentará cómo obtener una cantidad adecuada de muestras a través del análisis de potencia.
La relación entre el número de muestras y la potencia.
Antes de que comience el estudio, necesitaremos saber cuántas muestras llevar a cabo.
Cuando se trata de la cantidad de muestras, tenemos que mencionar un concepto igualmente importante: poder, que se denomina poder de verificación estadística, poder de verificación estadística y análisis de poder estadístico, que se denomina colectivamente como poder en este artículo. En términos simples, potencia significa: si los dos grupos son realmente diferentes, la capacidad de encontrar esta diferencia con el tamaño de muestra actual.
Con la condición de que se conozcan otros parámetros, el número de muestras y la potencia se pueden calcular entre sí. Para calcular el número de muestras, se debe configurar la potencia; de igual forma, si se conoce el número de muestras, también se puede calcular la potencia bajo el número de muestras actual. En el experimento, el resultado estadístico es negativo. Si la potencia es demasiado baja en este momento, significa que es probable que el número de muestras sea insuficiente, por lo que no se puede obtener la diferencia original.
¿Cómo contar muestras con JMP?
El cálculo del número de muestras requiere solo dos pasos (tan simple como poner un elefante en el refrigerador):
El primer paso es consultar documentos históricos para obtener los parámetros necesarios para el cálculo del número de muestras, como media, desviación estándar, tasa, etc.
El segundo paso es ingresar estos parámetros en JMP y obtener los resultados.
JMP puede realizar la estimación del número de muestras para varias comparaciones comunes entre grupos en ensayos clínicos, como la estimación de la comparación de medias, la estimación de la comparación de tasas y la estimación del número de muestras para la prueba de equivalencia, y la operación es sencillo e interactivo. Lo siguiente se centrará en cómo usar JMP para el recuento de muestras y los cálculos de potencia.
En JMP, seleccione Diseño experimental → Exploradores de tamaño de muestra → poder (Figura 1). Puede ver que hay varios escenarios para calcular el poder y el tamaño de la muestra en el menú de poder. Puede seleccionar el menú específico correspondiente según el propósito de la investigación. .
Figura 1 Número de muestras y cálculo de potencia de la media de dos muestras independientes: selección de menú
Las dos situaciones más comunes se describen a continuación, a saber, la comparación de las medias de los dos grupos y la comparación de las tasas de los dos grupos.
01 Estimaciones del tamaño de la muestra para la comparación de las medias de dos grupos
Prepárese para la estimación
Para estimar el tamaño de la muestra para la comparación de la media de dos grupos, es necesario determinar de antemano los siguientes parámetros:
01 Ya sea que el tipo de prueba sea de una o dos colas, generalmente es de dos colas a menos que existan requisitos especiales;
El límite superior α del error de tipo uno 02, generalmente 0.05 (prueba de dos colas) o 0.025 (prueba de una cola);
Tipo 03 error β o power1-β, generalmente se recomienda que la potencia sea superior a 0,80;
04 La media (o la diferencia entre los dos grupos) y la desviación estándar de cada grupo, que se puede obtener consultando la literatura o realizando experimentos preliminares;
05 La relación del número de muestras entre grupos, generalmente 1:1 y, a veces, 1:2 (según el propósito de la investigación y la situación real);
06 Si se trata de un estudio de seguimiento, también se debe considerar la tasa de pérdida de seguimiento, que suele ser del 10% (dependiendo de la situación real);
07 Al redactar el informe de apertura o la oferta de investigación, se deben proporcionar los parámetros anteriores para demostrar la viabilidad y confiabilidad de la investigación.
tamaño de muestra estimado JMP lograr
Haga clic en la potencia de la media de las dos muestras independientes en la Figura 1 para ingresar al número de muestra y la interfaz de cálculo de potencia (Figura 2).
Figura 2 Número de muestras y cálculo de potencia de la media de dos muestras independientes - interfaz de operación
El lado izquierdo de la Figura 2 son los parámetros involucrados en el cálculo del número de muestras, de arriba a abajo están el tipo de prueba, parámetros fijos (alfa y desviación estándar), parámetros de prueba (incluyendo la diferencia a probar, el número de muestras y potencia), y el lado derecho es el número de muestras Curva de estimación.
![[TW] JMP community-CTA-downloadback to WB.png](https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/41096i24F89E6C10D2C2FF/%5BTW%5D%20JMP%20community-CTA-downloadback%20to%20WB.png "[TW] JMP community-CTA-downloadback to WB.png")
En versiones anteriores a JMP 16, si desea calcular el número de muestras, debe ingresar la potencia; de igual forma, para calcular la potencia, debe ingresar el número de muestras; en las versiones JMP 16, el número de muestras (o potencia ) se puede ajustar en cualquier momento, y la potencia correspondiente (o muestra) El número) cambia en consecuencia. Además, JMP 16 también proporciona un gráfico de la relación entre el número de muestras y la potencia, que se puede ajustar arbitrariamente según el situación para observar los cambios en el número de muestras (o potencia) bajo diferentes valores de potencia (o número de muestras).
Ejemplo 1: Calcular la potencia del número de muestras con la media conocida de los dos grupos:
En un estudio, obtuvimos un resultado negativo, en este momento queremos saber el poder del estudio para ganar la credibilidad del estudio. En este estudio, las desviaciones estándar de los dos grupos fueron 2 y 3, la diferencia de medias fue 2,5 y el tamaño de la muestra fue de 20 casos en cada grupo. La operación de cálculo de potencia se muestra en la Figura 3, y se puede observar que la potencia correspondiente es del 85,31%.
Figura 3 Animación de cálculo de potencia de la media de dos muestras independientes
Ejemplo 2: El número de muestras para las que se conoce la potencia para calcular la media de los dos grupos:
En un ensayo controlado aleatorizado que comparó dos grupos, revisamos la literatura y encontramos que las desviaciones estándar de los dos grupos son 1 y 1,5, la diferencia entre las medias es 1, el error alfa de primera clase es 0,05 y la potencia es 80%. Vea la Figura 4 para la operación del número de muestra, y se puede ver que se requieren 27 muestras para cada grupo.
Figura 4 Diagrama de movimiento del cálculo del número de muestra de la media de dos muestras independientes
La ordenada de la curva de estimación del número de muestras en el lado derecho de la Figura 5 es la potencia y la abscisa es el número total de muestras. La intersección de las dos líneas rojas es la potencia y el número de muestras mostrados actualmente. Esta función ayuda a los investigadores a comprender la relación entre la potencia y la cantidad de muestras mientras calculan la cantidad de muestras y ayuda a los investigadores a obtener una cantidad factible y confiable de muestras de acuerdo con la situación clínica real.
En los primeros dos ejemplos, ingresamos la potencia o el número de muestras, en la práctica, también podemos obtener el número de muestras o potencia correspondiente arrastrando y soltando la Figura 5. Si se arrastra la potencia a lo largo de la curva hasta el 80%, se puede ver que el número de muestras de la izquierda muestra que cada grupo necesita 27 muestras (Figura 5).
Figura 5 Gráfico dinámico de la relación de tendencia entre el número de muestras y la potencia
02 Estimaciones del tamaño de la muestra para dos comparaciones de tasas
Prepárese para la estimación
El número estimado de muestras para la comparación de las tasas de los dos grupos es básicamente el mismo que los parámetros requeridos para la comparación de la media de los dos grupos, excepto que el parámetro (04) es diferente. Aquí, la media y el estándar ya no se requiere la desviación de cada grupo, pero es necesario obtener la tasa de cada grupo.
tamaño de muestra estimado JMP lograr
Haga clic en la potencia de la relación de dos muestras independientes en la Figura 1 para ingresar a la interfaz de operación correspondiente (Figura 6).
Figura 6 Número de muestras y cálculo de potencia de la proporción de muestras independientes de dos grupos - interfaz de operación
Ejemplo 3: Calcule la potencia del número de muestra de dos grupos de tasas conocidos:
Se sabe que las tasas de los dos grupos son 0,6 y 0,8, α es 0,05 y el número de muestras es 50. ¿Cuál es la potencia? El funcionamiento se muestra en la figura 7, y se puede observar que la potencia es del 60,88%.
Esta potencia es un poco baja, si queremos alcanzar el 80% de potencia, ¿cuántas muestras necesitamos? Puede ingresar una potencia de 80. Como se muestra en la Figura 8, la cantidad de muestras ha cambiado, lo que indica que si desea que la potencia alcance el 80%, se requieren al menos 79 muestras para cada grupo.
Figura 7 Animación de cálculo de potencia de dos frecuencias de muestreo independientes
Figura 8 Diagrama de movimiento del cálculo del número de muestra para dos frecuencias de muestreo independientes
Haga clic en Guardar configuración en la Figura 8 para almacenar los parámetros actuales y el número de muestras (Figura 9). Haga clic para crear una tabla de recopilación de datos en la Figura 2 y JMP creará una nueva tabla de datos (Figura 10) basada en la cantidad actual de muestras, para que los investigadores puedan recopilar datos directamente.
Figura 9 Guarde el resultado de salida de la configuración
Figura 10 El resultado de salida de hacer una tabla de recolección de datos
Después de leer las operaciones anteriores, ¿no puede esperar para comenzar su experimento? ¡Descarga JMP 16 y comienza tu primer análisis!
original: Serie Diseño Experimental (1) | Cálculo de tamaño de muestra y potencia (power)
Otras lecturas:
