Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimarios¿Es posible calcular el tamaño de la muestra en JMP cuando tenemos criterios de valoración coprimarios? ( Los criterios de valoración coprimarios son más de un criterio de valoración principal y el éxito del estudio puede declararse solo si ambos criterios de valoración primarios son estadísticamente significativos a favor del tratamiento experimental).
OtroRe: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosHOLA @billi ,
Ese es un problema estadístico interesante. No estoy seguro de si podría haber alguna solución inteligente que le permita usar el cálculo de potencia estándar basado en una sola prueba de hipótesis.
Como alternativa, estoy bastante seguro de que la simulación sería una solución y existen buenas herramientas para esto en JMP Pro.
Con suerte, otras personas pueden contribuir con algunos consejos más concretos, pero espero que esto ayude al menos un poco.
phil
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosHola,
Según mi experiencia, el enfoque más simple para calcular la potencia de los criterios de valoración coprimarios es determinar la división en Alfa para cada criterio de valoración principal. En la mayoría de los casos, será una división equitativa (es decir, significación alcanzada en 0,025 para un alfa total de 0,05). Luego, calcule la potencia para cada punto final en el Alfa dividido. Finalmente, la potencia total para el estudio se calcula como el producto de las potencias individuales. (es decir, potencia de cada punto final primario = 90 %, luego potencia total = 81 %).
Estoy seguro de que existen enfoques más sofisticados, pero eso debería darle una base para diseñar su experimento.
Mejor,
TS
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosHola @Phil_Kay
Muchas gracias por la sugerencia. ¿Le importaría guiarme un poco sobre la opción de simulaciones que menciona o si puede compartir cualquier documentación que sea útil para encontrar esta capacidad y probarla?
Gracias.
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosHola @Thierry_S
En mi situación, los puntos finales están correlacionados (es decir, no son completamente independientes). Entonces, ¿cómo se tiene en cuenta eso con el enfoque mencionado anteriormente?
Aprecio tu ayuda.
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosHola,
Antes de abordar su pregunta, es esencial tener en cuenta que el proceso descrito anteriormente es más un diseño que un enfoque estadístico. Por lo tanto, mi sugerencia no se basa en reglas definidas; está destinado a llegar a un acuerdo sobre los criterios preespecificados para el "éxito".
En la investigación clínica, no es raro tener un cierto grado de correlación entre los puntos finales coprimarios. Por ejemplo, si desea evaluar la mejora al tratar a un paciente, la mayoría de las medidas de mejora se correlacionarán. En ese caso, su pregunta se convierte en un problema de diseño. Deberá evaluar cuidadosamente el valor de seleccionar dos criterios de valoración coprimarios en lugar de declarar el más significativo como principal y el otro como secundario clave.Aún así, si el enfoque de los criterios de valoración coprimarios tiene sentido, es posible que desee dividir su alfa de manera desigual (por ejemplo, alfa1 = 0,01 y alfa2 = 0,04) según la importancia relativa de cada uno de los criterios de valoración coprimarios.
En última instancia, como @Phil_Kay propuestas, las simulaciones de exploración pueden informar su diseño final al permitirle establecer diferentes alfas y diferentes tamaños de población.
Mejor,
TS
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimarios@Thierry_S Muchas gracias por la información. Estoy de acuerdo con este enfoque y planeo usar la plataforma de simulaciones que @Phil_Kay sugerido (una vez que obtenga más información al respecto).
Gracias de nuevo.
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosClaramente @Thierry_S sabe mucho más sobre este tipo de problema.
Para obtener un procedimiento general para usar la simulación de potencia en JMP Pro, este hilo le resultará útil:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Testing-Sample-sizes-for-a-full-factorial/td-p/52709
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimarios@Thierry_S Realmente aprecio su ayuda en esto. Aunque tengo curiosidad por saber en qué se diferencia el cálculo del tamaño de la muestra cuando tenemos un criterio de valoración compuesto en lugar de uno coprimario. Supongo que el tamaño de muestra requerido para el criterio de valoración compuesto será menor que el criterio de valoración coprimario.
Re: Cálculos del tamaño de la muestra para criterios de valoración coprimariosHola @billi ,
Esa es una pregunta interesante y desafiante. Si tuviera que tomar dos criterios de valoración coprimarios y crear un criterio de valoración compuesto, intuitivamente daría lugar a una población más pequeña. Sin embargo, la varianza de su nuevo criterio de valoración compuesto puede aumentar sustancialmente, lo que lleva a una reducción en el tamaño del efecto relativo y a una población correspondientemente mayor requerida para lograr el mismo poder. Tradicionalmente, la motivación principal para usar criterios de valoración coprimarios se basa en la validez conocida de cada criterio de valoración como instrumento y su relevancia para capturar efectos significativos. La combinación de dos criterios de valoración validados en una nueva medida compuesta puede llevar mucho tiempo porque es necesario determinar la fórmula matemática de la combinación y el rendimiento de la medida compuesta.
Mejor,
TS
