Hallo zusammen
Wir planen gerade eine Studie zur Ereigniszeitanalyse. Unser Ziel ist es, zwei Gruppen zu vergleichen und zu ermitteln, ob es einen signifikanten Unterschied in der Zeit bis zum Eintreten des Ereignisses gibt. Basierend auf unseren vorläufigen Schätzungen gehen wir davon aus, dass es zwischen den beiden Gruppen keinen signifikanten Unterschied geben dürfte. Um jedoch die Gültigkeit unserer Studie sicherzustellen, möchten wir für jede Gruppe eine geeignete Stichprobengröße wählen, die es uns ermöglicht, die Nullhypothese sicher abzulehnen, sollte es tatsächlich einen Unterschied geben.
Wir möchten die erforderliche Stichprobengröße mithilfe der Software SAS JMP berechnen, sind uns aber über die Einzelheiten dieses Vorgangs nicht im Klaren. Kann uns jemand Anleitungen geben oder uns auf Ressourcen verweisen, wie man die Stichprobengröße für eine Time-to-Event-Studie mit SAS JMP berechnet?
Danke schön!
Danke Mark für deine Antwort:)
Ich habe dies versucht, bin mir aber nicht sicher, ob die Stichprobengröße, die ich aus dieser Berechnung erhalte, in einer Vergleichsstudie verwendet werden kann?!
Danke!
Hallo @Saba ,
Leider ist der Reliability Life Explorer, wie Sie vermuten, nicht gut geeignet, um Stichprobengrößen zu bestimmen, wenn zwei Gruppen verglichen werden. Derzeit gibt es keine Plattform, die dies direkt tun kann. Sehen Sie sich also unsere Wunschliste an, um einen Vorschlag zu machen!
Eine mögliche Problemumgehung (vorausgesetzt, Sie haben JMP Pro) besteht darin, die Ein-Klick-Simulationsfunktion zu verwenden, die auf vielen Plattformen verfügbar ist. Erstellen Sie zunächst eine Datentabelle mit einer Gruppenspalte, einer Spalte „Zeit bis zum Ereignis“, einer Spalte „Zensur“ und dann einer Spalte zum Simulieren der Zeit bis zum Ereignis. Hier ist ein Beispiel, wie das aussehen könnte:
Für die Spalte „Zeit bis zum Ereignis“ habe ich einfach die Werte aus der Spalte „Simulierte Zeit“ eingefügt. Auf die Tabellenvariablen wird in der Simulationsspalte verwiesen (keine Sorge, ich werde diese Tabelle in meiner Antwort freigeben, damit Sie damit herumspielen können).
Als nächstes können wir Fit Life by X unter dem Menü Analysieren>>Zuverlässigkeit und Überleben ausführen. Füllen Sie es wie folgt aus:
Klicken Sie auf „Ausführen“ und scrollen Sie dann nach unten, bis Sie eine Tabelle mit der Bezeichnung „Testergebnisse“ sehen:
Klicken Sie mit der rechten Maustaste in die Spalte Prob>ChiSq und wählen Sie Simulieren (unten im Popup-Menü). Sie sehen ein Fenster wie dieses:
Wählen Sie „Zeit bis zum Ereignis zum Ausschalten“ und „Simulierte Zeit bis zum Einschalten“. Stellen Sie sicher, dass die Spalte „Zensurindikator“ auf die Simulationsspalte verweist, da sie sonst für die daraus generierten simulierten Zeiten nicht korrekt ist.
Stellen Sie die Anzahl der Stichproben auf eine beliebige Zahl ein und wählen Sie bei Bedarf den Zufallswert (ich habe 12345 verwendet) und klicken Sie dann auf „OK“. Sobald die Simulationen abgeschlossen sind, erhalten Sie eine Datentabelle, die folgendermaßen aussieht:
Ich habe mich entschieden, meine Analyse aus Zeitgründen frühzeitig zu beenden (nach etwa 1000 Durchläufen). Eines der Tabellenskripte trägt die Bezeichnung „Power Analysis“. Wenn Sie die Ein-Klick-Simulation anhand einer Spalte mit p-Werten ausführen, geht JMP automatisch davon aus, dass Sie wahrscheinlich eine benutzerdefinierte Power-Analyse durchführen. Wenn Sie dieses Skript ausführen, wird eine spezielle Instanz der Distribution-Plattform geöffnet:
In diesem Fall haben wir bei einem Alpha von 0,05 eine Leistung von etwa 30 % (29,577 %, um genau zu sein), um den Unterschied zu erkennen, den ich in der Tabelle angegeben habe (100 Zeiteinheiten gegenüber 150). An diesem Punkt kann ich zur Tabelle zurückkehren, für jede Gruppe weitere Zeilen hinzufügen (am einfachsten ist es wahrscheinlich, zur letzten Zeile dieser Gruppe zu scrollen, mit der rechten Maustaste zu klicken, „Zeilen hinzufügen“ auszuwählen, die gewünschte Anzahl Zeilen hinzuzufügen und dann die Gruppennummer einzugeben) und dann den gesamten Vorgang zu wiederholen.
Ich gebe zu, das ist sehr grob und zeitaufwändig, aber es ist ein Anfang. Zumindest können Sie so einen guten Bereich an Beispielgrößen ermitteln, die Sie berücksichtigen sollten. Sehen Sie sich aber auf jeden Fall die Wunschliste an und machen Sie einen Vorschlag dazu!
Hallo Calking
Vielen Dank für Ihre Antwort
ich denke, das wird sehr helfen. Ich bin mir in einer Hinsicht unsicher bezüglich dieses Teils Ihrer Erklärung: „Stellen Sie sicher, dass die Spalte „Zensurindikator“ auf die Spalte „Simulation“ verweist, sonst ist sie für die daraus generierten simulierten Zeiten nicht korrekt.“ Wie kann ich das sicherstellen?
Danke schön!
