Aiuto sul calcolo della dimensione del campionePer il mio studio, l’endpoint primario è determinare la percentuale di pazienti che sperimentano un effetto benefico dopo aver ricevuto il trattamento. Abbiamo stabilito una proporzione di ipotesi nulla (𝐻0) pari a 0,5, indicando la nostra aspettativa che circa il 50% dei pazienti mostrerà una risposta benefica al trattamento post-intervento. Questa cifra funge da punto limite clinicamente rilevante per l’efficacia nella nostra analisi.
Inoltre, ricerche precedenti hanno mostrato un effetto proporzionale di 0,74 per trattamenti simili. Di conseguenza abbiamo scelto questa cifra come nostra ipotesi alternativa (𝐻𝑎), proponendo che il nuovo farmaco dimostrerà una dimensione dell’effetto almeno pari a questo benchmark.
Dati questi parametri, abbiamo condotto calcoli preliminari sulla dimensione del campione per garantire una potenza adeguata per il nostro studio. Ciononostante, cerchiamo la convalida della nostra metodologia e assistenza per confermare che il nostro approccio sia in linea con le migliori pratiche e che la dimensione del nostro campione sia sufficiente per rilevare una differenza significativa tra l’ipotesi nulla e quella alternativa.
L'ho digitato su JMP (nella foto) come 0.5 e 0.74 e ho ottenuto un risultato di 35
Voglio chiedere alla community se sto facendo la cosa giusta riguardo al calcolo della dimensione del campione?
Modellazione statistica avanzataRe: Aiuto sul calcolo della dimensione del campioneCiao @thiennguyen : vuoi dimostrare che l'effetto proporzionale del tuo trattamento è pari o superiore a 0,74. Corretto?
Quindi Ha è p>=0,74. Ah è sempre quello che vuoi mostrare. Quindi, HO è l'opposto di Ha. HO è p<0,74. Quindi questo è un test unilaterale. La tua proporzione presunta deve essere da qualche parte in Ha. Dopo tutto, se non pensi che Ha sia vero, allora perché studiare? Inoltre, se presumi p è in H0 avrai potenza <= 0,05 (e se assumi p = 0,74, allora potenza = alfa = 0,05). Quindi, per rispondere alla tua domanda, no, non hai capito bene 
