Lors de la recherche, de nombreux chercheurs penseront à une question : « Ai-je suffisamment d'échantillons ? » Car le nombre d'échantillons affectera directement la rigueur de la recherche et la fiabilité des conclusions de la recherche. Lorsque la taille de l'échantillon est trop petite, les résultats de la recherche sont instables et le risque d'obtenir des résultats "faux négatifs" est élevé ; lorsque la taille de l'échantillon est trop grande, le coût de la recherche et la difficulté expérimentale seront augmentés.
Comment déterminer si la taille de l'échantillon de l'étude est raisonnable ? Aujourd'hui, JMP présentera comment obtenir un nombre approprié d'échantillons grâce à l'analyse de puissance.
La relation entre le nombre d'échantillons et la puissance
Avant le début de l'étude, nous aurons besoin de savoir combien d'échantillons réaliser l'étude.
En ce qui concerne le nombre d'échantillons, nous devons mentionner un concept tout aussi important : la puissance, qui est appelée puissance de vérification statistique, la puissance de vérification statistique et l'analyse de puissance statistique, qui est collectivement appelée puissance dans cet article. En termes simples, la puissance signifie : si les deux groupes sont réellement différents, la capacité de trouver cette différence avec la taille actuelle de l'échantillon.
A condition que d'autres paramètres soient connus, le nombre d'échantillons et la puissance peuvent être calculés l'un par rapport à l'autre. Pour calculer le nombre d'échantillons, la puissance doit être définie ; de même, si le nombre d'échantillons est connu, la puissance sous le nombre actuel d'échantillons peut également être calculée. Dans l'expérience, le résultat statistique est un résultat négatif. Si la puissance est trop faible à ce moment, cela signifie que le nombre d'échantillons est susceptible d'être insuffisant, de sorte que la différence d'origine ne peut pas être obtenue.
Comment compter des échantillons avec JMP ?
Le calcul du nombre d'échantillons ne nécessite que deux étapes (aussi simples que de mettre un éléphant au réfrigérateur) :
La première étape consiste à consulter des documents historiques pour obtenir les paramètres nécessaires au calcul du nombre d'échantillons, tels que la moyenne, l'écart-type, le taux, etc.
La deuxième étape consiste à saisir ces paramètres dans JMP et à obtenir les résultats.
JMP peut réaliser l'estimation du nombre d'échantillons pour plusieurs comparaisons courantes entre les groupes dans les essais cliniques, telles que l'estimation de la comparaison moyenne, l'estimation de la comparaison des taux et l'estimation du nombre d'échantillons pour le test d'équivalence, et l'opération est simple et interactif. Ce qui suit se concentrera sur la façon d'utiliser JMP pour le nombre d'échantillons et les calculs de puissance.
Dans JMP, sélectionnez Experimental Design → Sample size explorers → power (Figure 1). Vous pouvez voir qu'il existe différents scénarios pour calculer la puissance et la taille de l'échantillon dans le menu power. Vous pouvez sélectionner le menu spécifique correspondant en fonction de l'objectif de la recherche. .
Figure 1 Le nombre d'échantillons et le calcul de puissance de la moyenne de deux échantillons indépendants - sélection de menu
Les deux situations les plus courantes sont décrites ci-dessous, soit la comparaison des moyennes des deux groupes et la comparaison des taux des deux groupes.
01 Estimations de la taille de l'échantillon pour la comparaison des moyennes de deux groupes
Préparez-vous pour l'estimation
Pour estimer la taille de l'échantillon pour la comparaison moyenne de deux groupes, les paramètres suivants doivent être déterminés à l'avance :
01 Que le type de test soit unilatéral ou bilatéral, il est généralement bilatéral sauf s'il existe des exigences particulières ;
La limite supérieure α de l'erreur de type 02, généralement 0,05 (test bilatéral) ou 0,025 (test unilatéral) ;
Erreur de type 03 β ou puissance1-β, il est généralement recommandé que la puissance soit supérieure à 0,80 ;
04 Moyenne (ou différence entre deux groupes) et écart-type de chaque groupe, les données peuvent être obtenues en consultant la littérature ou en réalisant des expériences préliminaires ;
05 Le rapport du nombre d'échantillons entre les groupes, généralement 1:1, et parfois 1:2 (selon le but de la recherche et la situation réelle) ;
06 S'il s'agit d'une étude de suivi, il faut également tenir compte du taux de perdu de vue, qui est généralement de 10 % (selon la situation réelle) ;
07 Lors de la rédaction du rapport d'ouverture ou de l'offre de recherche, les paramètres ci-dessus doivent être fournis pour démontrer la faisabilité et la fiabilité de la recherche.
taille estimée de l'échantillon JMP accomplir
Cliquez sur la puissance de la moyenne de deux échantillons indépendants dans la figure 1 pour entrer le nombre d'échantillons et l'interface de calcul de puissance (figure 2).
Figure 2 Le nombre d'échantillons et le calcul de puissance de la moyenne de deux échantillons indépendants - interface de fonctionnement
Le côté gauche de la figure 2 est les paramètres impliqués dans le calcul du nombre d'échantillons, de haut en bas sont le type de test, les paramètres fixes (écart alpha et standard), les paramètres de test (y compris la différence à tester, le nombre de échantillons et puissance), et le côté droit est le nombre d'échantillons Courbe d'estimation.
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Dans les versions antérieures à JMP 16, si vous souhaitez calculer le nombre d'échantillons, vous devez saisir la puissance ; de même, pour calculer la puissance, vous devez saisir le nombre d'échantillons ; dans les versions JMP 16, le nombre d'échantillons (ou puissance ) peut être ajusté à tout moment, et la puissance (ou l'échantillon) correspondante change en conséquence. En outre, JMP 16 fournit également un graphique de la relation entre le nombre d'échantillons et la puissance, qui peut être ajusté arbitrairement en fonction de la situation pour observer l'évolution du nombre d'échantillons (ou de puissance) sous différentes valeurs de puissance (ou de nombre d'échantillons).
Exemple 1 : Calculer la puissance du nombre d'échantillons avec la moyenne connue des deux groupes :
Dans une étude, nous avons obtenu un résultat négatif, à ce moment nous voulons connaître la puissance de l'étude pour gagner la crédibilité de l'étude. Dans cette étude, les écarts-types des deux groupes étaient de 2 et 3, la différence des moyennes était de 2,5 et la taille de l'échantillon était de 20 cas dans chaque groupe. L'opération de calcul de puissance est illustrée à la figure 3, et on peut voir que la puissance correspondante est de 85,31 %.
Figure 3 Animation de calcul de puissance de la moyenne de deux échantillons indépendants
Exemple 2 : Le nombre d'échantillons pour lesquels la puissance est connue pour calculer la moyenne des deux groupes :
Dans un essai contrôlé randomisé comparant deux groupes, nous avons passé en revue la littérature et constaté que les écarts-types des deux groupes sont de 1 et 1,5, la différence entre les moyennes est de 1, l'erreur de première classe alpha est de 0,05 et la puissance est 80 %. Voir la figure 4 pour le fonctionnement du nombre d'échantillons, et on peut voir que 27 échantillons sont nécessaires pour chaque groupe.
Figure 4 Diagramme de mouvement du calcul du nombre d'échantillons de la moyenne de deux échantillons indépendants
L'ordonnée de la courbe d'estimation du nombre d'échantillons sur le côté droit de la figure 5 est la puissance et l'abscisse est le nombre total d'échantillons. L'intersection des deux lignes rouges correspond à la puissance et au nombre d'échantillons actuellement affichés. Cette fonction aide les chercheurs à comprendre la relation entre la puissance et le nombre d'échantillons lors du calcul du nombre d'échantillons, et aide les chercheurs à obtenir un nombre d'échantillons réalisable et fiable en fonction de la situation clinique réelle.
Dans les deux premiers exemples, on saisit la puissance ou le nombre d'échantillons.En pratique, on peut aussi obtenir le nombre d'échantillons ou la puissance correspondants par glisser-déposer Figure 5. Si la puissance est tirée le long de la courbe jusqu'à 80 %, on peut voir que le nombre d'échantillons à gauche montre que chaque groupe a besoin de 27 échantillons (Figure 5).
Figure 5 Graphique dynamique de la relation tendancielle entre le nombre d'échantillons et la puissance
02 Estimations de la taille de l'échantillon pour deux comparaisons de taux
Préparez-vous pour l'estimation
Le nombre estimé d'échantillons pour la comparaison des taux des deux groupes est fondamentalement le même que les paramètres requis pour la comparaison de la moyenne des deux groupes, sauf que le paramètre (04) est différent. Ici, la moyenne et la norme l'écart de chaque groupe n'est plus nécessaire, mais le taux de chaque groupe doit être obtenu.
taille estimée de l'échantillon JMP accomplir
Cliquez sur la puissance du rapport de deux échantillons indépendants dans la figure 1 pour entrer dans l'interface d'opération correspondante (figure 6).
Figure 6 Le nombre d'échantillons et le calcul de la puissance de la proportion d'échantillons indépendants de deux groupes - interface de fonctionnement
Exemple 3 : Calculer la puissance du nombre d'échantillons de deux groupes de taux connus :
On sait que les taux des deux groupes sont de 0,6 et 0,8, α est de 0,05 et le nombre d'échantillons est de 50. Quelle est la puissance ? Le fonctionnement est représenté sur la figure 7, et on peut voir que la puissance est de 60,88 %.
Cette puissance est un peu faible, si on veut atteindre 80% de puissance, combien faut-il d'échantillons ? Vous pouvez saisir une puissance de 80. Comme le montre la figure 8, le nombre d'échantillons a changé, ce qui indique que si vous souhaitez que la puissance atteigne 80 %, au moins 79 échantillons sont nécessaires pour chaque groupe.
Figure 7 Animation de calcul de puissance de deux fréquences d'échantillonnage indépendantes
Figure 8 Diagramme de mouvement du calcul du nombre d'échantillons pour deux fréquences d'échantillonnage indépendantes
Cliquez sur Enregistrer les paramètres dans la figure 8 pour stocker les paramètres actuels et le nombre d'échantillons (figure 9). Cliquez sur pour créer un tableau de collecte de données dans la Figure 2, et JMP créera un nouveau tableau de données (Figure 10) basé sur le nombre actuel d'échantillons, afin que les chercheurs puissent collecter directement les données.
Figure 9 Enregistrer le résultat de sortie du paramètre
Figure 10 Résultat de la création d'un tableau de collecte de données
Après avoir lu les opérations ci-dessus, vous avez hâte de commencer votre expérience ? Téléchargez JMP 16 et lancez votre première analyse !
original: Série de plans d'expérience (1) | Calcul de la taille de l'échantillon et de la puissance (puissance)
Lecture complémentaire :
