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) di 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 di cut-off clinicamente rilevante per l'efficacia nella nostra analisi.
Inoltre, ricerche precedenti hanno mostrato un effetto proporzionale di 0,74 per trattamenti simili. Abbiamo di conseguenza scelto questa cifra come nostra ipotesi alternativa (𝐻𝑎), proponendo che il nuovo farmaco dimostrerà una dimensione dell'effetto almeno grande quanto questo parametro di riferimento.
Dati questi parametri, abbiamo condotto calcoli preliminari della dimensione del campione per garantire una potenza adeguata per il nostro studio. Tuttavia, cerchiamo la convalida della nostra metodologia e assistenza per confermare che il nostro approccio sia in linea con le best practice e che la dimensione del nostro campione sia sufficiente per rilevare una differenza significativa tra le ipotesi nulle e alternative.
L'ho digitato su JMP (nell'immagine) come 0,5 e 0,74 e ho ottenuto un risultato di 35
Vorrei chiedere alla comunità se sto facendo la cosa giusta per quanto riguarda il calcolo della dimensione del campione?
Modellazione statistica avanzataRe: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneLa tua domanda e analisi si basano su un "campione casuale semplice". È appropriato questo tipo di campione? Come verrà estratto o selezionato questo campione? Come controllerai le covariate come sesso ed età? Per quale popolazione speri di concludere con questo campione e studio?
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneLo leggerò. Onestamente, questo è un aspetto in cui sono molto debole. Ti ho mandato un messaggio. Spero che tu possa rispondere
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneCiao @thiennguyen I calcoli si complicano in fretta. Ma ecco la descrizione di JMP su come vengono calcolati.
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/power-for-one-sample-proportion.shtml
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneNaturalmente Ho e Ha sono molto simili, è necessario un campione più grande. Quindi 0,5 e 0,74 con un campione di 35 sono disponibili per la mia ricerca. Voglio dire, non capisco come JMP calcoli 35.
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneCiao @thiennguyen Sì, la dimensione del tuo campione dipende da cosa sia la verità (insieme ad alfa, H0, Ha, ecc.). Pensala in questo modo. Supponiamo per un momento che ci siano due opzioni per la tua "proporzione alternativa" nel dialogo JMP:
A: p = 0,51.
B: p = 0,95
E alfa = 0,05, con H0: p = 0,5 vs. Ha: p > 0,5.
Quale, A o B, richiederebbe una dimensione del campione maggiore per affermare Ha: p > 0,5?
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneNo, non credo, ma sulla base di ricerche precedenti simili, ho bisogno di una proporzione da digitare nella finestra di dialogo JMP.
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneC'è la (1) cosa che vuoi dimostrare (Ha p > 0,5), e c'è (2) cosa credi realmente del tuo trattamento. Quindi, se vuoi dimostrare p > 0,5, l'alternativa p deve essere maggiore di 0,5. Cosa credi che sia il tuo trattamento p? 0,55, 0,6, 0,7, …? Cioè, se vuoi affermare p > 0,5, deve essere effettivamente > 0,5. E ricorda, il p di cui stiamo parlando è la popolazione p, non il campione p. Pensi che sia 0,74 per il tuo trattamento?
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campionesì, definisco l'effettivo come p>=0,5. E ricerche precedenti hanno dimostrato che è 0,74.
No, non ho bisogno di una dimensione del campione per un risultato confortevole di almeno 0,74. Ma non capisco come funziona JMP per calcolare la dimensione del campione con due parametri da digitare: Proporzione assunta e Proporzione alternativa!
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneCome si definisce "efficace"? p>0,5? Non volevi dimostrare una dimensione dell'effetto almeno grande quanto il benchmark per p di almeno 0,74?Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneVoglio dimostrare che i farmaci sono efficaci nel trattamento delle malattie.
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneCosa vuoi dimostrare (poter affermare) da questo studio?Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneVoglio scegliere Ho = 0,5. Ciò significa che il metodo di trattamento è efficace con Ha > 0,5.
Ma il mio problema è come posso calcolare la dimensione del campione da ricerche precedenti, che hanno dimostrato che l'effetto del farmaco era 0,74 (74% del gruppo di trattamento)
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneCiao @thiennguyen Ecco un esempio. https://www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/basic-inference--proportions-and-means/sample-size-and-power-for-one-sample-proportion.html
Preferisco il metodo esatto. Altri potrebbero non essere d'accordo.
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneCiao @thiennguyen . Mi scuso per non averlo chiarito meglio. La proporzione assunta è H0 p < 0,74. La proporzione alternativa è qualcosa di più grande di 0,74. Mi scuso per aver confuso gli input, ma ora non ho accesso al mio computer.
Re: Aiuto per il calcolo della dimensione del campioneSì, sono consapevole del mio errore. Tuttavia, la finestra di dialogo JMP con due campi di testo per la proporzione dell'ipotesi è al di là delle mie possibilità! Non li capisco.
Spero che qualcuno possa aiutarmi a calcolare la dimensione del campione di ricerca e a spiegare la finestra di dialogo JMP qui sopra!
Re: Aiuto per il 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. Ha è sempre ciò che vuoi mostrare. Quindi, HO è l'opposto di Ha. HO è p<0,74. Quindi questo è un test unilaterale. La tua proporzione assunta deve essere da qualche parte in Ha. Dopo tutto, se non pensi che Ha sia vero, allora perché fare lo studio? Inoltre, se la tua p assunta 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 ragione:)
