共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズの計算共同プライマリエンドポイントがある場合、JMPでサンプルサイズを計算することは可能ですか？ （（共同主要エンドポイントは複数の主要エンドポイントであり、研究の成功は、両方の主要エンドポイントが実験的治療を支持して統計的に有意である場合にのみ宣言できます。）
他のRe：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算こんにちは@billi 、
これは興味深い統計上の問題です。 単一の仮説検定に基づく標準的な検出力の計算を使用できるようにするための巧妙な回避策があるかどうかはわかりません。
別の方法として、シミュレーションが解決策になると確信しており、JMPProにはこれに適したツールがあります。
他の人がもっと具体的なアドバイスをしてくれることを願っていますが、少なくとも少しは役立つことを願っています。
フィル
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算やあ、
私の経験に基づくと、共同プライマリエンドポイントのパワーを計算する最も簡単なアプローチは、各プライマリエンドポイントのアルファの分割を決定することです。 ほとんどの場合、それは均等に分割されます（つまり、0.05の合計アルファに対して0.025で有意性に達します）。 次に、分割アルファでの各エンドポイントの電力を計算します。 最後に、調査の総電力は、個々の電力の積として計算されます。 （つまり、各プライマリエンドポイントの電力= 90％、次に合計電力= 81％）。
もっと洗練されたアプローチがあると思いますが、それはあなたの実験を設計するための基礎を与えるはずです。
一番、
TS
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算こんにちは@Thierry_S
私の状況では、エンドポイントは相関しています（つまり、完全に独立しているわけではありません）。 では、上記のアプローチでそれをどのように考慮しますか？
あなたの助けに感謝。
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算こんにちは@Phil_Kay
ご提案ありがとうございます。 あなたが言及しているシミュレーションオプションについて少し教えていただけませんか、またはこの機能を見つけて試してみるのに役立つドキュメントを共有していただけませんか。
ありがとうございました。
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算やあ、
質問に答える前に、上記のプロセスは統計的アプローチというよりも設計であることに注意する必要があります。 したがって、私の提案は定義されたルールに基づいていません。これは、「成功」の事前に指定された基準について合意に達することを目的としています。
臨床研究では、主要なエンドポイント間にある程度の相関関係があることは珍しくありません。 たとえば、患者を治療する際の改善を評価したい場合、ほとんどの改善措置は相関します。 その場合、あなたの質問は設計上の問題になります。 最も意味のあるエンドポイントをプライマリとして宣言し、もう一方をキーセカンダリとして宣言するのではなく、2つのプライマリエンドポイントを選択することの価値を慎重に評価する必要があります。それでも、共同プライマリエンドポイントのアプローチが理にかなっている場合は、各共同プライマリエンドポイントの相対的な重要性に応じて、アルファを不均等に分割することをお勧めします（たとえば、alpha1=0.01およびalpha2=0.04）。
最終的には、 @Phil_Kay提案された探索シミュレーションは、さまざまなアルファとさまざまな母集団サイズを設定できるようにすることで、最終的な設計に役立つ場合があります。
一番、
TS
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算@Thierry_S情報、ありがとうございます。 私はこのアプローチに同意し、シミュレーションプラットフォームの使用を計画しています。 @Phil_Kay提案されました（私がそれについてもっと情報を得たら）。
ありがとうございました。
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算明らかに@Thierry_Sこの種の問題についてもっとよく知っています。
JMP Proで電力シミュレーションを使用するための一般的な手順については、次のスレッドが役立つはずです。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Testing-Sample-sizes-for-a-full-factorial/td-p/52709
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算@Thierry_Sこれについてのあなたの助けに本当に感謝します。 ただし、共同プライマリではなく複合エンドポイントがある場合、サンプルサイズの計算がどのように異なるのか興味があります。 複合エンドポイントに必要なサンプルサイズは、共同プライマリエンドポイントよりも小さいと想定しています。
Re：共同プライマリエンドポイントのサンプルサイズ計算やあ@billi 、
それは面白くてやりがいのある質問です。 2つの主要なエンドポイントを取得して複合エンドポイントを作成すると、直感的に人口が少なくなります。 ただし、新しい複合エンドポイントの分散が大幅に増加し、相対的な効果量が減少し、同じパワーを達成するために必要な対応する人口が増える可能性があります。 従来、共同プライマリエンドポイントを使用する主な動機は、手段としての各エンドポイントの既知の妥当性と、意味のある効果をキャプチャする際のそれらの関連性に基づいています。 検証済みの2つのエンドポイントを新しい複合メジャーに結合するには、組み合わせの数式と複合メジャーのパフォーマンスを決定する必要があるため、長い時間がかかる場合があります。
一番、
TS
