サンプルサイズの計算に関するヘルプ私の研究の主要評価項目は、治療を受けた後に有益な効果を経験した患者の割合を決定することです。私たちは帰無仮説比率 (𝐻0) 0.5 を確立しました。これは、患者の約 50% が介入後の治療に対して有益な反応を示すという期待を示しています。この数値は、分析における有効性の臨床的に適切なカットオフ ポイントとして機能します。
さらに、以前の研究では、同様の治療に対して 0.74 の比例効果が示されています。したがって、私たちはこの数値を対立仮説 (𝐻𝑎 ) として選択し、新薬が少なくともこのベンチマークと同じくらい大きな効果量を示すことを提案しました。
これらのパラメータを考慮して、研究に十分な検出力を確保するために予備的なサンプル サイズの計算を実施しました。それにもかかわらず、私たちは方法論の検証と、私たちのアプローチがベストプラクティスと一致していること、および帰無仮説と対立仮説の間の有意な違いを検出するのに十分なサンプルサイズであることを確認するための支援を求めています。
JMP (写真内) に 0.5 および 0.74 と入力したところ、結果は 35 となりました。
サンプルサイズの計算が正しいかどうかをコミュニティに尋ねたいのですが?
高度な統計モデリングRe: サンプルサイズの計算に関するヘルプこんにちは@thiennguyen : 治療の比例効果が 0.74 以上であることを示したいのですね。正しいですか?
つまり、Ha は p>=0.74 です。Ha は常に表示したいものです。次に、HO は Ha の反対です。HO は p<0.74 です。つまり、これは片側検定です。想定される割合は Ha のどこかにあるはずです。結局のところ、Ha が真実ではないと思うなら、なぜ研究を行うのでしょうか。さらに、想定される p が H0 にある場合、検出力は <= 0.05 になります (p=0.74 と想定する場合、検出力 = アルファ = 0.05)。したがって、あなたの質問に答えると、いいえ、正しくありません 
