Bei der Durchführung von Forschungsarbeiten werden viele Forscher über eine Frage nachdenken: „Habe ich genügend Proben?“ Denn die Anzahl der Proben wirkt sich direkt auf die Strenge der Forschung und die Zuverlässigkeit der Forschungsergebnisse aus. Wenn die Stichprobengröße zu klein ist, sind die Forschungsergebnisse instabil, und das Risiko, „falsch negative“ Ergebnisse zu erhalten, ist hoch; wenn die Stichprobengröße zu groß ist, werden die Forschungskosten und experimentellen Schwierigkeiten erhöht.
Wie kann festgestellt werden, ob die Stichprobengröße der Studie angemessen ist? Heute stellt JMP vor, wie man durch Power-Analyse eine geeignete Anzahl von Proben erhält.
Die Beziehung zwischen der Anzahl der Samples und der Leistung
Bevor die Studie beginnt, müssen wir wissen, wie viele Proben die Studie durchführen soll.
Wenn es um die Anzahl der Stichproben geht, müssen wir einen ebenso wichtigen Begriff erwähnen: Macht, die als statistische Verifizierungskraft bezeichnet wird, statistische Verifizierungskraft und statistische Kraftanalyse, die in diesem Artikel zusammenfassend als Macht bezeichnet wird. Macht bedeutet vereinfacht gesagt: Wenn die beiden Gruppen tatsächlich unterschiedlich sind, die Fähigkeit, diesen Unterschied bei der aktuellen Stichprobengröße zu finden.
Unter der Voraussetzung, dass andere Parameter bekannt sind, können Anzahl der Samples und Leistung aus einander errechnet werden. Zur Berechnung der Sample-Anzahl muss die Power eingestellt werden, ebenso kann bei bekannter Sample-Anzahl auch die Power unter der aktuellen Sample-Anzahl berechnet werden. Im Experiment stellt das statistische Ergebnis ein negatives Ergebnis dar. Wenn die Trennschärfe zu diesem Zeitpunkt zu niedrig ist, bedeutet dies, dass die Anzahl der Proben wahrscheinlich nicht ausreicht, sodass die ursprüngliche Differenz nicht erhalten werden kann.
Wie zähle ich Proben mit JMP?
Die Berechnung der Probenanzahl erfordert nur zwei Schritte (so einfach wie einen Elefanten in den Kühlschrank stellen):
Der erste Schritt besteht darin, historische Dokumente zu konsultieren, um die für die Berechnung der Anzahl der Stichproben erforderlichen Parameter wie Mittelwert, Standardabweichung, Rate usw. zu erhalten.
Der zweite Schritt besteht darin, diese Parameter in JMP einzugeben und die Ergebnisse abzurufen.
JMP kann die Schätzung der Anzahl von Proben für mehrere gängige Vergleiche zwischen Gruppen in klinischen Studien realisieren, wie z. B. die Schätzung des Mittelwertvergleichs, die Schätzung des Ratenvergleichs und die Schätzung der Anzahl von Proben für den Äquivalenztest, und die Operation ist einfach und interaktiv. Im Folgenden wird der Schwerpunkt auf die Verwendung von JMP für Stichprobenanzahl und Leistungsberechnungen gelegt.
Wählen Sie in JMP Experimental Design → Sample size explorers → power (Abbildung 1). Sie können sehen, dass es unter dem Power-Menü verschiedene Szenarien zur Berechnung von Power und Sample Size gibt. Sie können je nach Forschungszweck das entsprechende spezifische Menü auswählen. .
Abbildung 1 Anzahl der Stichproben und Potenzberechnung des Mittelwerts zweier unabhängiger Stichproben – Menüauswahl
Die beiden häufigsten Situationen werden im Folgenden beschrieben, nämlich der Vergleich der Mittelwerte der beiden Gruppen und der Vergleich der Raten der beiden Gruppen.
01 Schätzungen der Stichprobengröße zum Vergleich von Mittelwerten zweier Gruppen
Bereiten Sie sich auf die Schätzung vor
Um den Stichprobenumfang für den Mittelwertvergleich zweier Gruppen abzuschätzen, müssen vorab folgende Parameter bestimmt werden:
01 Unabhängig davon, ob der Testtyp einseitig oder doppelseitig ist, ist er normalerweise doppelseitig, sofern keine besonderen Anforderungen bestehen;
Die Obergrenze α des 02-Typ-Eins-Fehlers, normalerweise 0,05 (zweiseitiger Test) oder 0,025 (einseitiger Test);
Typ 03 Fehler β oder power1-β, es wird allgemein empfohlen, dass die Leistung über 0,80 liegt;
04 Mittelwert (bzw. Differenz zweier Gruppen) und Standardabweichung jeder Gruppe, die Daten können durch Literaturrecherche oder Vorversuche ermittelt werden;
05 Das Verhältnis der Anzahl der Proben zwischen den Gruppen, normalerweise 1:1 und manchmal 1:2 (je nach Forschungszweck und tatsächlicher Situation);
06 Handelt es sich um eine Follow-up-Studie, sollte auch die Loss-to-Follow-up-Rate berücksichtigt werden, die in der Regel 10 % beträgt (abhängig von der tatsächlichen Situation);
07 Beim Verfassen des Eröffnungsberichts oder Forschungsangebots müssen die oben genannten Parameter angegeben werden, um die Durchführbarkeit und Zuverlässigkeit der Forschung zu demonstrieren.
geschätzte Stichprobengröße JMP erreichen
Klicken Sie in Abbildung 1 auf die Potenz des Mittelwerts zweier unabhängiger Stichproben, um die Oberfläche zur Berechnung der Stichprobennummer und der Potenz aufzurufen (Abbildung 2).
Abbildung 2 Die Anzahl der Stichproben und die Leistungsberechnung des Mittelwerts von zwei unabhängigen Stichproben - Bedienoberfläche
Die linke Seite von Abbildung 2 zeigt die Parameter, die an der Berechnung der Anzahl der Proben beteiligt sind, von oben nach unten sind die Testart, feste Parameter (Alpha und Standardabweichung), Testparameter (einschließlich der zu testenden Differenz, die Anzahl der Samples und Power), und die rechte Seite ist die Schätzkurve für die Anzahl der Samples.
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Wenn Sie in Versionen vor JMP 16 die Anzahl der Samples berechnen möchten, müssen Sie die Leistung eingeben; ebenso müssen Sie zur Berechnung der Leistung die Anzahl der Samples eingeben; in JMP 16-Versionen die Anzahl der Samples (oder power ) kann jederzeit angepasst werden, und die entsprechende Leistung (oder Abtastwert) ändert sich entsprechend.Zusätzlich bietet JMP 16 auch eine grafische Darstellung des Verhältnisses zwischen der Anzahl der Abtastwerte und der Leistung, die je nach Bedarf beliebig angepasst werden kann Situation, um die Änderungen in der Anzahl der Abtastwerte (oder Leistung) bei unterschiedlichen Werten der Leistung (oder Anzahl der Abtastwerte) zu beobachten.
Beispiel 1: Berechnen Sie die Potenz der Stichprobenanzahl mit dem bekannten Mittelwert der beiden Gruppen:
In einer Studie haben wir ein negatives Ergebnis erhalten, jetzt möchten wir die Aussagekraft der Studie kennen, um die Glaubwürdigkeit der Studie zu gewinnen. In dieser Studie betrugen die Standardabweichungen der beiden Gruppen 2 und 3, die Differenz der Mittelwerte 2,5 und die Stichprobengröße 20 Fälle in jeder Gruppe. Die Funktionsweise der Leistungsberechnung ist in Abbildung 3 dargestellt, und es ist ersichtlich, dass die entsprechende Leistung 85,31 % beträgt.
Abbildung 3 Animation zur Leistungsberechnung des Mittelwerts zweier unabhängiger Stichproben
Beispiel 2: Die Anzahl der Stichproben, für die die Leistung bekannt ist, um den Mittelwert der beiden Gruppen zu berechnen:
In einer randomisierten kontrollierten Studie, in der zwei Gruppen verglichen wurden, haben wir die Literatur überprüft und festgestellt, dass die Standardabweichungen der beiden Gruppen 1 und 1,5 betragen, die Differenz zwischen den Mittelwerten 1 beträgt, der erstklassige Fehler Alpha 0,05 beträgt und die Trennschärfe 0,05 beträgt 80%. Siehe Fig. 4 für die Probenanzahloperation, und es ist ersichtlich, dass 27 Proben für jede Gruppe erforderlich sind.
Abbildung 4 Bewegungsdiagramm der Stichprobenzahlberechnung des Mittelwerts zweier unabhängiger Stichproben
Die Ordinate der Kurve zur Schätzung der Stichprobenanzahl auf der rechten Seite von Fig. 5 ist die Leistung, und die Abszisse ist die Gesamtzahl der Stichproben. Der Schnittpunkt der beiden roten Linien ist die aktuell angezeigte Leistung und Anzahl der Samples. Diese Funktion hilft Forschern, die Beziehung zwischen Leistung und Anzahl der Proben zu verstehen, während sie die Anzahl der Proben berechnet, und hilft Forschern, eine praktikable und zuverlässige Anzahl von Proben entsprechend der tatsächlichen klinischen Situation zu erhalten.
In den ersten beiden Beispielen geben wir die Leistung bzw. die Anzahl der Samples ein, in der Praxis können wir die entsprechende Anzahl der Samples bzw. Leistung auch per Drag & Drop erhalten Abbildung 5. Wenn die Leistung entlang der Kurve auf 80 % gezogen wird, ist ersichtlich, dass die Anzahl der Samples auf der linken Seite zeigt, dass jede Gruppe 27 Samples benötigt (Abbildung 5).
Abbildung 5 Dynamisches Diagramm der Trendbeziehung zwischen der Anzahl der Proben und der Leistung
02 Schätzungen der Stichprobengröße für zwei Ratenvergleiche
Bereiten Sie sich auf die Schätzung vor
Die geschätzte Stichprobenzahl für den Vergleich der Raten der beiden Gruppen entspricht im Wesentlichen den Parametern, die für den Vergleich des Mittelwerts der beiden Gruppen erforderlich sind, außer dass der Parameter (04) unterschiedlich ist, hier Mittelwert und Standard Abweichung jeder Gruppe nicht länger erforderlich, aber die Rate jeder Gruppe muss erhalten werden.
geschätzte Stichprobengröße JMP erreichen
Klicken Sie auf die Potenz des Verhältnisses zweier unabhängiger Stichproben in Abbildung 1, um die entsprechende Bedienoberfläche aufzurufen (Abbildung 6).
Abbildung 6 Die Anzahl der Samples und Power Berechnung des Anteils der unabhängigen Samples von zwei Gruppen - Operationsschnittstelle
Beispiel 3: Berechnen Sie die Potenz der Stichprobenzahl von zwei bekannten Ratengruppen:
Es ist bekannt, dass die Raten der beiden Gruppen 0,6 und 0,8 betragen, α 0,05 beträgt und die Anzahl der Proben 50 beträgt. Was ist die Trennschärfe? Der Betrieb ist in Abbildung 7 dargestellt, und es ist ersichtlich, dass die Leistung 60,88 % beträgt.
Diese Leistung ist etwas niedrig. Wenn wir eine Leistung von 80 % erreichen möchten, wie viele Samples benötigen wir? Sie können eine Leistung von 80 eingeben.Wie in Abbildung 8 gezeigt, hat sich die Anzahl der Proben geändert, was darauf hinweist, dass mindestens 79 Proben für jede Gruppe erforderlich sind, wenn die Leistung 80 % erreichen soll.
Abbildung 7 Animation zur Leistungsberechnung von zwei unabhängigen Abtastraten
Abbildung 8 Bewegungsdiagramm der Abtastzahlberechnung für zwei unabhängige Abtastraten
Klicken Sie in Abbildung 8 auf Einstellungen speichern, um die aktuellen Parameter und die Anzahl der Proben zu speichern (Abbildung 9). Klicken Sie auf , um eine Datenerfassungstabelle in Abbildung 2 zu erstellen, und JMP erstellt eine neue Datentabelle (Abbildung 10) basierend auf der aktuellen Anzahl von Proben, sodass Forscher direkt Daten erfassen können.
Abbildung 9 Speichern Sie das Ergebnis der Einstellungsausgabe
Abbildung 10 Das Ausgabeergebnis der Erstellung einer Datenerfassungstabelle
Nachdem Sie die obigen Vorgänge gelesen haben, können Sie es kaum erwarten, Ihr Experiment zu starten? Laden Sie JMP 16 herunter und starten Sie Ihre erste Analyse!
Original: Experimental Design Series (1) | Berechnung von Stichprobenumfang und Power (Power)
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