Ciao a tutti
Stiamo pianificando uno studio di analisi time-to-event. Il nostro obiettivo è confrontare due gruppi e valutare se c'è una differenza significativa nel tempo fino al verificarsi dell'evento. Sulla base delle nostre stime preliminari, prevediamo che potrebbe non esserci una differenza significativa tra i due gruppi. Tuttavia, per garantire la validità del nostro studio, vogliamo scegliere una dimensione del campione appropriata per ciascun gruppo che ci consentirà di rifiutare con sicurezza l'ipotesi nulla, qualora ci fosse effettivamente una differenza.
Abbiamo intenzione di usare il software SAS JMP per calcolare la dimensione del campione necessaria, ma non siamo sicuri delle specifiche di questo processo. Qualcuno potrebbe fornirci indicazioni o indicarci risorse su come calcolare la dimensione del campione per uno studio time-to-event usando SAS JMP?
Grazie!
Grazie Mark per la tua risposta:)
Ho provato a farlo, ma non sono sicuro che la dimensione del campione che ottengo da questo calcolo possa essere utilizzata in uno studio comparativo?!
Grazie!
Ciao @Saba ,
Sfortunatamente, come sospetti, il Reliability Life Explorer non è adatto per determinare le dimensioni del campione quando ci sono due gruppi da confrontare. Attualmente non esiste una piattaforma che possa farlo direttamente, quindi ti consigliamo di consultare la nostra lista dei desideri per fare un suggerimento!
Una soluzione alternativa che potresti adottare (supponendo che tu abbia JMP Pro) è quella di utilizzare la funzionalità di simulazione con un clic disponibile in molte piattaforme. Inizia creando una tabella dati con una colonna Group, una colonna Time-to-Event, una colonna Censoring e quindi una colonna per simulare times-to-event. Ecco un esempio di come potrebbe apparire:
Per la colonna Time-to-Event, ho semplicemente incollato i valori dalla colonna Simulated Time. Le variabili della tabella sono referenziate nella colonna simulation (non preoccuparti; condividerò questa tabella nella mia risposta così potrai giocarci).
Successivamente, possiamo eseguire Fit Life by X nel menu Analyze>>Reliability and Survival. Compilalo in questo modo:
Fare clic su Esegui e quindi scorrere verso il basso fino a visualizzare una tabella denominata Risultati del test:
Fai clic con il pulsante destro del mouse sulla colonna denominata Prob>ChiSq e seleziona Simula (si trova vicino alla parte inferiore del menu a comparsa). Vedrai una finestra come questa:
Seleziona Tempo all'evento per lo switch out e Tempo simulato per lo switch in. Assicurati che la colonna Indicatore di censura faccia riferimento alla colonna di simulazione, altrimenti non sarà corretta per i tempi simulati generati da questa.
Imposta il numero di campioni a qualsiasi numero tu voglia, così come il random see se vuoi (io ho usato 12345), quindi fai clic su OK. Una volta terminate le simulazioni, avrai una tabella dati che assomiglia a questa:
Ho deciso di interrompere il mio prima del previsto (circa 1000 esecuzioni) solo per una questione di tempo. Uno degli script della tabella è etichettato Power Analysis. Se esegui la simulazione con un clic da una colonna con valori p, JMP presume automaticamente che tu stia probabilmente eseguendo un'analisi di potenza personalizzata. Se esegui quello script, aprirà un'istanza speciale della piattaforma Distribution:
In questo caso, per un alpha di 0,05, abbiamo una potenza di circa il 30% (%29,577 per l'esattezza) per rilevare la differenza che ho indicato nella tabella (100 unità di tempo contro 150). A questo punto, posso tornare alla tabella, aggiungere altre righe per ogni gruppo (il modo più semplice potrebbe essere scorrere fino all'ultima riga di quel gruppo, fare clic con il pulsante destro del mouse, selezionare Aggiungi righe, aggiungere il numero desiderato di righe e quindi compilare con il numero di gruppo), quindi ripetere l'intero processo.
Ammetto che è molto grezzo e richiede molto tempo, ma è un inizio. Come minimo, puoi ottenere un buon intervallo di dimensioni campione da considerare. Dai un'occhiata alla lista dei desideri e aggiungi un suggerimento per questo!
Ciao Calking
Grazie per la tua risposta
Penso che questo sarà di grande aiuto. Ho un dubbio su questa parte della tua spiegazione: "Assicurati che la colonna dell'indicatore di censura faccia riferimento alla colonna di simulazione, altrimenti non sarà corretta per i tempi simulati generati da questo". Come posso esserne certo?
Grazie!
