Für meine Studie besteht der primäre Endpunkt darin, den Anteil der Patienten zu bestimmen, die nach Erhalt der Behandlung eine positive Wirkung verspüren. Wir haben einen Nullhypothese-Anteil (𝐻0) von 0,5 aufgestellt, was unsere Erwartung zeigt, dass etwa 50 % der Patienten nach der Intervention eine positive Reaktion auf die Behandlung zeigen werden. Dieser Wert dient in unserer Analyse als klinisch relevanter Grenzwert für die Wirksamkeit.
Darüber hinaus haben frühere Untersuchungen einen proportionalen Effekt von 0,74 für ähnliche Behandlungen gezeigt. Wir haben diese Zahl daher als unsere Alternativhypothese gewählt (𝐻𝑎) und schlagen vor, dass das neue Medikament eine Wirkungsgröße aufweisen wird, die mindestens so groß ist wie dieser Richtwert.
Angesichts dieser Parameter haben wir vorläufige Berechnungen der Stichprobengröße durchgeführt, um eine angemessene Aussagekraft für unsere Studie sicherzustellen. Dennoch streben wir nach einer Validierung unserer Methodik und um Unterstützung, um zu bestätigen, dass unser Ansatz mit Best Practices übereinstimmt und dass unsere Stichprobengröße ausreicht, um einen signifikanten Unterschied zwischen der Null- und der Alternativhypothese festzustellen.
Ich habe es in JMP (im Bild) als 0,5 und 0,74 eingegeben und habe ein Ergebnis von 35
Ich möchte die Community fragen, ob ich bei der Berechnung der Stichprobengröße das Richtige mache?
Hallo @thiennguyen : Sie möchten zeigen, dass der proportionale Effekt Ihrer Behandlung 0,74 oder mehr beträgt. Richtig?
Also, Ha ist p>=0,74. Ha ist immer das, was Sie zeigen möchten. Dann ist HO das Gegenteil von Ha. HO ist p<0,74. Dies ist also ein einseitiger Test. Ihr angenommener Anteil muss irgendwo in Ha liegen. Wenn Sie nicht glauben, dass Ha wahr ist, warum führen Sie dann die Studie durch? Wenn Ihr angenommener p in H0 liegt, haben Sie außerdem eine Leistung <= 0,05 (und wenn Sie p=0,74 annehmen, dann ist Leistung = Alpha = 0,05). Um also Ihre Frage zu beantworten: Nein, Sie haben es nicht richtig 
