研究を行うとき、多くの研究者は「十分なサンプルを採取しているだろうか?」という疑問を考えるでしょう。サンプルの数は研究の厳密さと研究の結論の信頼性に直接影響するからです。サンプル数が少なすぎると研究結果が不安定になり、「偽陰性」結果が得られるリスクが高くなりますが、サンプル数が多すぎると研究コストと実験の難易度が増加します。
研究のサンプルサイズが適切かどうかを判断するにはどうすればよいですか?今回は、JMP が電力解析を通じて適切なサンプル数を取得する方法を紹介します。
サンプル数とパワーの関係
研究を開始する前に、研究を実施するサンプルの数を知る必要があります。
サンプル数に関して言えば、同様に重要な概念である検出力について言及する必要があります。これは、統計的テスト検出力、統計的テスト検出力、および統計的パフォーマンス分析と呼ばれます。この記事では、検出力と呼びます。簡単に言えば、検出力とは、実際に 2 つのグループ間に実際に差がある場合、現在のサンプル数でこの差を検出できる能力を意味します。
他のパラメータが既知であるという条件の下で、サンプル数とパワーは相互に計算できます。サンプル数を計算するには、パワーを設定する必要があります。同様に、サンプル数がわかっている場合は、現在のサンプル数でのパワーも計算できます。実験の統計結果はマイナスの結果ですが、このとき検出力が低すぎるとサンプル数が不足する可能性が高く、本来とは異なる結果が得られません。
JMP でサンプル数を計算するにはどうすればよいですか?
サンプル数の計算には 2 つの手順だけが必要です (象を冷蔵庫に入れるのと同じくらい簡単です)。
最初のステップは、過去の文書を参照して、サンプル数の計算に必要なパラメーター (平均、標準偏差、率など) を取得することです。
2 番目のステップでは、これらのパラメータを JMP に入力し、結果を取得します。
JMP は、平均値の推定、率比較の推定、同等性試験のサンプル数の推定など、臨床試験におけるいくつかの一般的なグループ間比較のサンプル数を推定できます。非常にインタラクティブです。以下では、サンプル数と検出力の計算に JMP を使用する方法に焦点を当てます。
JMP で、[実験計画法]→[サンプル サイズ エクスプローラー]→[検出力]を選択すると、検出力とサンプル数を計算するための複数のシナリオが [検出力] メニューにあることがわかります。研究の目的に応じて、対応する具体的なシナリオを選択できます。 。
図 1 独立したサンプル平均の 2 つのグループのサンプル数と検出力の計算 - メニュー選択
最も一般的な 2 つの状況、つまり 2 つのグループの平均値の比較と 2 つのグループの割合の比較を以下に紹介します。
01 2 つのグループの平均を比較するためのサンプル数の推定
見積り前の準備
2 つのグループの平均を比較するためのサンプル数を推定するには、次のパラメーターを事前に決定する必要があります。
01 テストの種類が単尾か二重尾かにかかわらず、特別な要件がない場合、通常は双尾です。
タイプ 02 - 誤差 α の上限。通常は 0.05 (両側検定) または 0.025 (片側検定) の値を取ります。
03 タイプ 2 エラー β またはパワー 1-β、通常、検出力は 0.80 以上であることが推奨されます。
04. 各グループの平均 (または 2 つのグループ間の差) と標準偏差。このデータは、文献を検討するか、事前テストを実施することによって取得できます。
05 各グループ間のサンプル数の比率は通常 1:1 ですが、場合によっては 1:2 に設定することもできます (研究の目的と実際の状況に応じて)。
06 追跡調査の場合、追跡損失率も考慮する必要があり、通常は 10% (実際の状況による)。
07提案報告書や研究入札書類を作成する際には、研究の実現可能性と信頼性を証明するために上記のパラメータを提供する必要があります。
推定サンプル数JMP成し遂げる
図 1 の 2 つの独立したサンプル平均の累乗をクリックして、サンプル番号と検出力計算インターフェイスを入力します (図 2)。
図 2 2 セットの独立したサンプル平均値のサンプル数と検出力の計算 - 操作インターフェイス
図 2 の左側はサンプル数の計算に必要なさまざまなパラメータを示しており、上から順に、テストの種類、固定パラメータ (アルファと標準偏差)、テスト パラメータ (テスト対象の差分を含む)、サンプル数とパワー）、右側がサンプル数推定曲線です。
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JMP 16 より前のバージョンでは、サンプル数を計算する場合は検出力を入力する必要があります。同様に、検出力を計算する場合はサンプル数を入力する必要があります。JMP 16 バージョンでは、数値サンプル数 (またはパワー) はいつでも調整でき、対応するパワー (またはサンプル数) もそれに応じて変化します。さらに、JMP 16 には、調整可能なサンプル数とパワーの関係のグラフも提供されています。必要に応じて、さまざまなパワー (またはサンプル数) の値の下でサンプル (またはパワー) の数の変化を観察します。
例 1: 2 つの平均セットのサンプル数を知ることによって検出力を計算します。
ある研究では否定的な結果が得られましたが、現時点では、研究の信頼性を得るためにその研究の力を理解したいと考えています。この研究では、2 つのグループの標準偏差はそれぞれ 2 と 3、平均値の差は 2.5、サンプル数は各グループ 20 件でした。電力計算の動作を図 3 に示します。対応する電力は 85.31% であることがわかります。
図 3 独立したサンプルの 2 つのグループの平均の検出力計算アニメーション
例 2: 既知の検出力を持つ 2 つのグループの平均のサンプル数を計算します。
2 つのグループを比較するランダム化比較試験で文献をレビューしたところ、2 つのグループの標準偏差はそれぞれ 1 と 1.5、平均値間の差は 1、タイプ I エラーのアルファは 0.05、検出力は 80 であることがわかりました。 %。サンプル数の演算については図 4 を参照してください。各グループには 27 個のサンプルが必要であることがわかります。
図 4 独立したサンプルの 2 つのグループの平均のサンプル数を計算するアニメーション
図 5 の右側のサンプル数推定曲線の縦軸はパワー、横軸は総サンプル数です。 2 本の赤い線の交点は、現在表示されているパワーとサンプル数です。この機能は、研究者がサンプル数を計算する際に検出力とサンプル数の関係を理解するのに役立ち、研究者が実際の臨床条件に基づいて実行可能で信頼できるサンプル数を取得するのに役立ちます。
前の 2 つの例では、パワーまたはサンプル番号を入力しましたが、実際には、図 5 をドラッグすることによって、対応するサンプル番号またはパワーを取得することもできます。曲線に沿ってパワーを 80% までドラッグすると、左側のサンプル数から、各グループに 27 個のサンプルが必要であることがわかります (図 5)。
図 5 サンプル数と検出力の間の傾向関係のアニメーション グラフ
02 2 つのグループ間の割合を比較するためのサンプル サイズの推定
見積り前の準備
2 つのグループの比率を比較するためのサンプル数の推定は、パラメーター (04) が異なることを除いて、2 つのグループの平均を比較するために必要なパラメーターと基本的に同じです。必要ですが、各グループのレートを取得する必要があります。
推定サンプル数JMP成し遂げる
図 1 の 2 つの独立したサンプル比のべき乗をクリックして、対応する操作インターフェイス (図 6) に入ります。
図 6 独立したサンプル比率の 2 つのグループのサンプル数と検出力の計算 - 操作インターフェイス
例 3: 既知の 2 グループ レートでサンプル数の検出力を計算します。
2 つのグループの比率はそれぞれ 0.6 と 0.8、α は 0.05、各グループのサンプル数は 50 であることが知られています。動作を図 7 に示します。電力が 60.88% であることがわかります。
この検出力は少し低いです。80% の検出力を達成したい場合、サンプルは何個必要ですか?パワーに 80 を入力できます。図 8 に示すように、サンプル数が変化しています。これは、パワーを 80% に到達させるには、各グループに少なくとも 79 個のサンプルが必要であることを示しています。
図 7 独立したサンプル レートの 2 つのグループの電力計算アニメーション
図 8 独立したサンプル レートの 2 つのグループのサンプル数を計算するアニメーション
図 8 で [設定の保存] をクリックして、現在のパラメーターとサンプル数を保存します (図 9)。図 2 で準備されたデータ収集テーブルをクリックすると、JMP は現在のサンプル数に基づいて新しいデータ テーブル (図 10) を作成し、研究者が直接データを収集しやすくします。
図9 設定保存の出力結果
図10 データ収集テーブルの出力結果
上記の操作を読んだ後、実験を開始するのが待ちきれませんか? JMP 16 をダウンロードして、最初の分析を始めてください。
オリジナル：実験計画シリーズ(1) | サンプルサイズと検出力(検出力)の計算
参考文献：
