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Stichprobengröße: Mehr als eine Zahl - (2023-US-30MP-1483)

Die Frage „Wie viele (Teile/Probanden/Durchläufe) brauche ich?“ wird von fast jedem Statistiker gefürchtet. Es ist jedoch eine wichtige Frage, die vor jeder Studie oder jedem Experiment gestellt werden sollte. Die Antwort scheint recht einfach zu sein. Geben Sie einfach ein paar Zahlen in einen Taschenrechner ein und los geht‘s! Meiner Erfahrung nach sind Stichprobengrößenberechnungen jedoch selten so einfach.

JMP 16 führte eine ganze Reihe von Sample Size Explorers ein, und in JMP 17 kamen noch mehr hinzu. Aber warum nennt man sie „Explorer“ und nicht „Rechner“? Weil die Stichprobengröße mehr als eine Berechnung ist. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil eines Studiendesigns, und um eine Stichprobengröße zu bestimmen, ist mehr als Mathematik erforderlich. Diese Präsentation untersucht die Stichprobengröße vom Konzept bis zur Durchführung. Während die Beispiele Stichprobengrößenuntersuchungen für Studien zu medizinischen Geräten oder Diagnostik umfassen, sind die gewonnenen Erkenntnisse branchenübergreifend anwendbar.

Was war gehen Zu sprechen um Heute Ist

a einfach Einführung Zu Probe Größe Denken.

Dann Also sehen bei zwei Beispiele; eins, Vergleichen Die bedeuten von zwei Bevölkerungen,

Und Die zweite, suchen bei a Studie mit a Anteil Endpunkt,

Und Also wickeln hoch mit manche zusätzlich Gedanken.

A Frage Ich bin oft gefragt Ist, Was Probe Größe Tun I brauchen?

Eins könnte denken, "Oh, Das ist einfach. Nur verwenden a Probe Größe Kalkulator."

Aber Warten a zweite.

Warum tut JMP Anruf Probe Größe Taschenrechner Entdecker?

Warum Sind Sie In Die DAMHIRSCHKUH Speisekarte? Welche eins Tun I verwenden?

Also, Lasst uns sprechen um manche Probe Größe Grundlagen.

A Probe Größe Ist berechnet vor Zu läuft a Studie.

A Studie Ist ein Experiment entworfen voraus von Zeit.

Das ist Warum Sie sind In Die DAMHIRSCHKUH Speisekarte.

Probe Größe kommt darauf an An Die Ziel von a Studie.

I oft Anruf Das, Sind Du Herstellung a $5 Entscheidung oder a 50 $ Million Entscheidung?

Sind Du suchen bei a Regulierung Spielraum,

a Veröffentlichung, ein Forschung und Entwicklung Frage, oder a einfach Erforschung?

Was ist Die primär Endpunkt von dein Studie? Was Sind Du versuchen Zu zeigen?

Wie Ist dein Studie Design? Was Sind dein Ergebnis Annahmen?

Diese könnte Sei basierend An vor Wissen,

a Pilot Daten, oder oft, oder Nur einfach raten.

Probe Größe Ist a Risiko-Nutzen Erforschung.

Das ist Warum Sie sind angerufen Probe Größe Entdecker.

Du wollen Zu erkunden

Wie anders Annahmen Sind gehen Zu Auswirkungen dein Probe Größe.

Jetzt, mehr Ist allgemein besser,

Aber als Wir alle wissen, mehr Kosten mehr, Und mehr könnte nicht Sei möglich.

Lasst uns Start mit a einfach Beispiel

von Größe Die Studie für Vergleichen zwei bedeutet.

Also bei Die Fit Y von X Plattform,

Und Also sehen bei Die Leistung Forscher für zwei unabhängig Probe bedeutet.

Das Probe Größe Beispiel Ist basierend An

a real Situation Wo a Unternehmen Ist In Die Forschung und Entwicklung Phase.

Sie sind tun a Probe Sammlung Studie. Das könnte Sei Blut, Nasal Tupfer, Speichel.

Es gibt NEIN primär Endpunkt Weil es ist ein Forschung und Entwicklung Studie.

Sie sind Trotzdem In Die Forschung und Entwicklung Phase, Aber Sie brauchen a Probe, a Leistung Analyse.

Sie war gefragt für Leistung Analyse von Die juristische Person Das Ist angesichts

Finanzierung Die Projekt.

Wie dürfen Wir bieten a Leistung Analyse ohne a primär Eingang?

Also, am besten Gedanke Hier Ist eins,

Wir könnte sagen, "Hey, Wir kippen Tun a Leistung Analyse,"

oder, Wissen Das Die Finanzierung juristische Person will a Leistung Analyse

Zu zeigen Das wir haben Gedanke um Die Studie Und wir haben Gedanke um Wie viele Menschen

war fragen ihnen Zu einschreiben, Wir könnte erzeugen a Forschung Endpunkt.

In Das Fall, war gehen Zu fragen, "Dürfen I unterscheiden Die Unterschied In bedeutet

zwischen Mein krank Und gesund Themen für manche primär biologisch Markierungen?"

Also verwenden Die Probe Größe aus Die Leistung Analyse

Und Die erwartet Prävalenz von Erkrankung Zu rechtfertigen Die Nummer

von Themen, war anfordern Zu einschreiben In Die Studie.

I brauchen Zu verstehen prüfen für Vergleichen Zu unabhängig bedeutet,

Und I brauchen a Kalkulator für Die Leistung von a prüfen Zu vergleichen Zu unabhängig bedeutet.

Was I wie Zu fragen ich selbst Ist Wenn I hatte Daten, Was würde I Tun?

Wenn I verstehen Was Analyse Ich bin gehen Zu Tun,

Das ist gehen Zu helfen Mich bestimmen Was Probe Größe I brauchen.

Manchmal du wirst haben Pilot Daten,

Und Manchmal Du dürfen Nur machen hoch Daten Zu helfen Du Figur aus

Was Analyse Sind Du gehen Zu Tun Und Was Probe Größe sollen Du Tun.

Lasst uns nehmen a sehen bei Das.

Ich bin gehen Zu offen a Daten Tisch, Und Das Ist Nur generiert Daten.

Ich habe bekommen a krank… I haben 15 krank Patienten Und 15 gesund Patienten.

Ich bin gehen Zu Tun a Fit Y von X.

Krank Tun a Paar von Dinge Hier: unser Reichweite, Ich bin gehen Zu Jitter Mein Punkte,

Ich bin gehen Zu laufen a T-Test, Und I wie Zu sehen bei Die Dichten.

Hier ist zwei Beispiele von Was manche Daten könnte sehen wie.

An Die links Ist a ziemlich getrennt Populationen

von Ergebnisse, Die Biomarker Nummer eins.

Der Unterschied Ist um 2, 2.5.

Diese war generiert aus a Normal Verteilung

als war Die diejenigen An Die rechtshändig Seite.

Hier, Die Unterschied Ist a wenig weniger.

Du dürfen sehen In beide Orte,

Wir würde abschließen Das Es gibt a Unterschied zwischen diese zwei Populationen.

Der eins An Die Rechts Sein näher zusammen

Ist Schwerer Zu unterscheiden als Die eins An Die links.

Wir gebraucht a T-Test für Das.

Jetzt Die Frage wird,

Wie viele Proben würde I brauchen

Wenn Ich bin gehen Zu laufen Das Experiment?

Wieder, Lasst uns sehen bei Das.

Lassen Mich Nur Schritt durch Mein Workflow Baumeister

Also Es schließt runter unser Daten Tabellen.

DAMHIRSCHKUH Probe Größe Explorer p ower.

I wollen Leistung für zwei unabhängig Probe bedeutet.

I ziehen Das hoch, du wirst sehen Das Es gibt ganz a wenige Dinge Zu sehen bei.

Erste, Wir haben Die prüfen Typ. Es ist gehen Zu Sei zweiseitig.

Unser Alpha Ist 0,05,

Und Die Gruppe Bevölkerung Standard Abweichungen Sind nicht vermutet Zu Sei bekannt.

War raten bei diese.

Zu berechnen Mein Probe Größe, I brauchen Zu füllen In Das Information.

Das Ist Mein Kalkulator Teil. I haben zwei Gruppen.

Ich bin gehen Zu Start über Hier An Die rechtshändig Seite.

I haben zwei Gruppe Standard Abweichungen Zu setzen In Schätzungen für.

Ich bin gehen Zu annehmen Das eins Gruppe Ist weniger Variable als Die andere Gruppe.

Nächste, I brauchen Zu füllen In Die Unterschied Zu erkennen.

Hier, Ich bin mit Standard Abweichung Einheiten,

Und Ich bin gehen Zu sagen I wollen Zu erkennen a eins Standard Abweichung Einheit Unterschied.

Nächste, Ich habe bekommen Rechts Jetzt Probe Größe von 30 In jede Gruppe

Das gibt Mich a sehr hoch Leistung.

Ich bin gehen Zu untere Das Leistung Zu 90,

Und I sehen Das für a Leistung von 90 Zu erkennen a Unterschied von eins

zwischen diese zwei Gruppen, I brauchen a Probe Größe

von 15 Themen In jede Gruppe.

Das scheint vernünftig.

Jetzt, Du dürfen sehen bei diese Grafik Zu sehen Das

Wie dein Vermutungen, dein Annahmen könnte Auswirkungen Die Leistung von dein Studie.

Wir dürfen sehen Das Die Standard Abweichungen haben ganz a bisschen von Auswirkungen.

Als Mein Standard Abweichung erhöht sich,

Also Mein Daten wird mehr verbreiten aus, Mein Leistung nimmt ab.

Es ist gehen Zu Sei Schwerer Zu erkennen Das Unterschied.

Du dürfen sehen war bei a süß Stelle In Die Probe Größe.

Als I Zunahme Die Probe Größe,

Mein Leistung Ist gehen Zu Zunahme, Aber nicht schrecklich stark.

Als I verringern, Wenn I ging runter Zu um 10,

Mein Leistung Ist gehen Zu gehen runter Zu um acht.

Aber Lasst uns gehen zurück Zu Die Punkt Jetzt.

I wollen um 15 Proben pro Gruppe.

In Das Beispiel, Zu erhalten 15 positiv Proben

aus a Studie Wo Ich bin Einschreibung Menschen,

Und Wenn I haben a 10 % Prävalenz Rate

von Krankheit über Die Studie Zeitraum, I würde brauchen um 150 Themen.

Wenn Die Prävalenz War niedrig oder sagen, nur 5 %, Dann I würde brauchen 300 Themen.

Wieder, Probe Größe Ist a Risiko Nutzen Berechnung,

Also Wir wollen Zu halten verschieden Probe Größen.

Alle Rechts, Jetzt Zu unser zweite Beispiel.

Das Ist Größe a Studie mit a Anteil Endpunkt.

Also verwenden Die Verteilung Plattform

Und Also verwenden Die Intervall Forscher für eins Probe Anteil.

Das Ist basierend An Die Frage von Wie viele Proben Tun I brauchen

Zu zeigen Empfindlichkeit Und Spezifität für Regulierung Einreichung?

I Tun a viel von arbeiten In Diagnose.

In Diagnostik, Empfindlichkeit Ist einfach Die Anteil von positiv Fälle

Das dein prüfen Anrufe positiv, Und Die Spezifität Ist Die Anteil

von Negativ Fälle Das dein prüfen Anrufe Negativ.

Wir allgemein berechnen Probe Größe für jede von diese Metriken individuell,

Und Dann Wir hinzufügen für Die gesamt Probe Größe für a Retrospektive Studie

Wo Ich habe bereits bekommen Proben, vielleicht In a Gefrierschrank oder aus a Partner,

Und Ich bin Nur gehen Zu ziehen aus Die diejenigen Das I brauchen.

Für a prospektiv Studie, wieder, Wir würde verwenden Die Prävalenz

Zu berechnen Die gesamt Nummer von Themen Zu einschreiben,

ähnlich als Wir tat In Die zuletzt Beispiel.

Wieder, Wir brauchen manche vorläufig Information.

Der Ziel von Das Studie Ist a Regulierung Einreichung,

Also a hoch Ebene von Beweis Ist erforderlich.

Dann Das besondere Industrie Sektor, I brauchen Zu zeigen

Das Die untere Vertrauen Limit für Empfindlichkeit Und Spezifität

Ist größer als 80 %.

Der Studie Design Ist a Retrospektive Studie.

Es ist a Rezension von CT Scan .

Der Annahmen Sind Das Die Empfindlichkeit von Identifizierung

Die Ergebnis Ist 0,9 Und Spezifität Ist 0,85.

I brauchen Zu verstehen Die Vertrauen Intervall als ein Ergebnis,

Und I brauchen a Kalkulator für Vertrauen Intervall für Anteil.

Wieder, Die Frage, Wenn I hatte Daten, Was würde I Tun?

Lasst uns sehen bei Das.

Wieder, I generiert manche Daten.

I haben a Referenz Standard Wo I hatte um 145 Negativ Proben

Und 144 positiv Fälle oder Proben.

Dann I haben Die prüfen Ergebnisse, positiv Und Negativ.

Du dürfen sehen Sie sind nicht perfekt.

Manche von Die Fälle Das Die prüfen Anrufe Negativ Sind Genau genommen positiv,

Und manche von Die Fälle Das Die prüfen Anrufe positiv Sind Genau genommen Negativ.

Wie würde I sehen bei Das?

Also, I könnte tabellieren Es

Und kommen hoch mit Die % von positiv Fälle Das Die prüfen Anrufe positiv

Und Die % von Negativ Fälle Das Die prüfen Anrufe Negativ.

Aber I wollen Vertrauen Intervallen.

Ich bin gehen Zu verwenden Die Verteilung Plattform,

Und Ich bin gehen Zu sehen bei Die Anteil In Die prüfen Fälle von Die Referenz Fall.

Wieder, Lasst uns hinzufügen…

Wir wollen Zu hinzufügen, Entschuldigung, falsch Rot Dreieck Speisekarte.

Wir wollen Zu hinzufügen Vertrauen Intervalle,

Und I gehalten runter Mein Kontrolle Schlüssel Zu übertragen diese.

Jetzt I dürfen sehen Und sehen Was ist gehen An Hier.

Für Die Fälle Das von Die Referenz Sind positiv,

Die neu Verfahren Anrufe 135 von diese positiv, Also 93,75,

Und I haben Mein Vertrauen Intervall Das geht aus 88-96,6

Du wirst sehen Das Notiz Hier Das sagt, berechnet mit Punktzahl Vertrauen Intervallen.

Dann Die Ding Zu Notiz Hier

Ist Das a Punktzahl Vertrauen Intervall Ist nicht symmetrisch.

Wir dürfen sehen bei Das.

Hier I generiert a Grafik,

Und Du dürfen sehen Das Wann war bei Die niedrig Ende,

Also a Wahrscheinlichkeit von 0,1,

Du dürfen sehen Das Die obere Vertrauen Limit Ist höher

als verglichen Zu Die Punkt schätzen als Die untere Vertrauen Intervall.

Der Punkt Schätzungen Sind nicht zentriert In Die Mitte von diese Vertrauen Intervallen.

Das ist Nur Die Natur von Das Kern Vertrauen Intervall.

Der Frage Jetzt Ist,

Wie viele Proben Tun I brauchen Zu zeigen Das

Mein untere Vertrauen Limit Ist bei am wenigsten 0,8, gegeben Die Annahmen von Hier

Wir hatte für Empfindlichkeit, welche Ist Die positiv Seite,

Das Wir war gehen Zu Sei größer als 0,9, Und An Die Negativ Seite

Das Wir war gehen Zu Sei größer als 0,85.

Hier Wir dürfen sehen Das bei 0,85, Mein untere Vertrauen Limit Ist nur 0,78.

I würde brauchen a wenige mehr Proben In Befehl Zu

zeigen Das Mein untere Vertrauen Limit Ist größer als 0,8.

Wieder, Die Frage Ist Jetzt Das I verstehen Was Ich bin suchen für

Ist Wie viel Daten sollen I sammeln?

Lasst uns gehen Zu DAMHIRSCHKUH Probe Größe Forscher,

Vertrauen Intervalle für eins Probe Anteil.

Lasst uns setzen In Das Beispiel Hier.

Lasst uns setzen In unser Anteil von 0,9375,

Und Die Probe Größe Das Wir hatte gebraucht Hier, welche War 144.

I hatte links Die Intervall Typ als zweiseitig,

Vertrauen Intervalle, Vertrauen Ebene Ist 95 %.

Mit Die Probe Größe von 144, Wenn Mein Anteil kommt aus Zu Sei 93,75,

Mein Marge von Fehler Ist 0,04.

Okay, also, Was ist Marge von Fehler?

Marge von Fehler Ist Die Hälfte Breite von Die Vertrauen Intervall.

Wenn Es War a symmetrisch Vertrauen Intervall,

Es würde Sei dein Plus oder Minus Wert über dein Punkt schätzen.

Aber In Die Fall von a Punktzahl Vertrauen Intervall,

Und Das ist Was Das Kalkulator Ist basierend An,

Das Ist Die Hälfte Breite von dein Vertrauen Intervall.

Aber Wir dürfen sehen Das…

Mit Die 93,75, Die Marge von Fehler von 0,04,

es ist nicht einfach a Minus 0,04 aus Das 93,75

Weil Wir bemerkt Das Wann Wir tat Das Berechnung

Das unser untere Vertrauen Limit War 0,88.

Das Probe Größe Ist mehr als ausreichend für Was Wir erforderlich.

Wir nur nötig a Vertrauen Limit von 0,8. Lasst uns Tun Das Berechnung.

Lasst uns setzen In unser vermutet Wert von 0,9,

Und Lasst uns setzen In a Marge von Fehler von, sagen, 0,08.

Wir wissen Das 0,1 Ist gehen Zu unterschätzen unser Probe Größe.

Wenn Wir Tun Das Und Wir sagen, alle Rechts, für a Anteil von 0,9,

Marge von Fehler Ist 0,08, unser Probe Größe, Es sagt, Ist 56.

Okay, Also, Lasst uns doppelt prüfen Das.

Zu Tun Das,

I konstruiert a Kalkulator

Wo I dürfen setzen In Mein vermutet Anteil Und I dürfen setzen In Das Wert von 56.

Wenn I laufen Das Verteilung,

Und Was I tat Hier Ist I haben ein Ergebnis von eins Und null, Und I haben a Frequenz.

Wenn I Relaunch Das,

I verwenden Die Ergebnis Und I verwenden Die Frequenz Spalte

Zu geben Mich Die Verteilung als Wenn I hatte 51er Und sechs Nullen In Mein Daten Datei.

Also, Was tut Das sehen wie?

Mit a Probe Größe von 56,

a Anteil von um 0,9, Mein untere Vertrauen Limit,

mit a Punktzahl Vertrauen Intervall Ist 0,78.

Das Probe Größe von 56 gibt Mich Die Präzision Das I gefragt für,

Die Marge von Fehler von 0,08, Aber Es nicht ganz geben Mich

Die untere Limit An Das Vertrauen Intervall Das I brauchen für Das Situation.

Lasst uns setzen In a leicht größer Probe Größe.

Lasst uns machen Das 65.

Das gibt Mich a Marge von Fehler von 0,074, welche Ist leicht enger als Die 0,08,

Und Lasst uns sehen Was Das Aussehen wie In Mein Punktzahl Vertrauen Intervall.

Wenn I Tun Das, Jetzt I sehen Das Mein untere Vertrauen Limit Ist über Die 0,8.

Der Punkt von Das War nicht Zu…

Der Punkt von Das War Wirklich Zu zeigen Du Das es ist wichtig Zu verstehen

Was Es Ist du bist versuchen Zu zeigen, Und es ist wichtig Zu verstehen

Was Ist Es Das dein Probe Größe Kalkulator Ist Bereitstellung Zu Du.

Dort Sind Probe Größe Taschenrechner alle über Die Internet.

Dann In JMP, Wir haben a ganz erschlagen von Probe Größe Taschenrechner,

Entdecker Zu sehen bei.

Es ist wichtig Zu verstehen Was Ist dein Endpunkt,

Was Sind Du versuchen Zu lösen, Und Was Ist Es Das dein Kalkulator

Ist Berechnen für Du.

Einmal Du Tun Das, Dann du bist besser informiert

für Herstellung Entscheidungen als Zu Wie viele Proben Tun Du Wirklich brauchen.

Lasst uns beenden hoch mit Nur a wenige knapp Kommentare An zusätzlich Themen.

Andere Wege Das Du dürfen erhalten bei Probe Größe.

Eins Ist Simulation.

Du dürfen verwenden Pilot Daten Zu definieren Verteilungen,

verwenden zufällig Nummer Generatoren Zu erzeugen a Studie basierend An diese Verteilungen.

Dann Du dürfen analysieren Das Daten Zu sehen Wenn dein Endpunkt Ist von.

Ist Es von? Ja oder NEIN?

Dann Du dürfen wiederholen Das manche groß Nummer von mal

Und berechnen Die Portion von mal, dein Endpunkt Ist von.

In a Sinn, dein Leistung.

Wie wahrscheinlich Sind Du Zu treffen dein Endpunkt gegeben dein Annahmen?

I wie Zu Tun Das. Simulation Ist nützlich.

Wieder, Jedoch, es ist alle basierend An dein Annahmen.

Wenn dein Annahmen Sind falsch, dein Probe Größe Mai nicht Sei groß genug.

Ein anderer Ding Das oft passiert Ist Das Wir haben Zu machen

Die am besten Zuweisungen von Was Wir haben.

Wir Mai haben 1.000 Proben In Die Gefrierschrank

Und Wir wissen Was ihre Ergebnisse Sind Und Wir wollen Zu prüfen ihnen An a neu prüfen

oder Wir wollen Zu entwickeln a neu prüfen.

Wie viele dürfen Wir verwenden Zu Zug ein Algorithmus?

Wie viele Tun Wir brauchen Zu verwenden Zu bestätigen Das Algorithmus?

Manchmal Wir haben Zu nehmen Die Probe Zahlen Das Wir haben.

Verwenden Die Probe Größe Entdecker Zu auswerten Was Du könnte Sei fähig Zu abschließen,

Und Dann verwenden diese Ergebnisse Zu entscheiden Wenn Was Du haben Ist ausreichend Zu fortfahren

mit Die Experimente

Und Die Entwicklung von dein prüfen oder Produkt.

Das ist Was I haben An Probe Größe. Es ist mehr als a Nummer.

Es ist basierend An Was Es Ist du bist versuchen Zu entscheiden

Und Wie du bist gehen Zu analysieren Die Daten einmal Du erhalten Das Daten.

Es ist ein Erforschung, Du wollen Zu nehmen hinein Konto

Wie Tun diese Annahmen Das Du machen Auswirkungen diese Probe Größen

Und Hecke dein Wetten für a Großartig Ergebnis.

Dank Du, Und Das ist Es.

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