Analiza mocy do analizy przeżycia

Jeśli postawię hipotezę, że sygnatura genu pozwoli zidentyfikować osoby o niższym ryzyku nawrotu, to znaczy obniży się o 0,5 (współczynnik ryzyka 0,5), wskaźnik zdarzeń u 20% populacji i zamierzam użyć próbek z retrospektywnego badania kohortowego wielkość próby musi być dostosowana do nierównych liczb w dwóch hipotetycznych grupach?

Na przykład za pomocą Collett, D: Modeling Survival Data in Medical Research, Second Edition - 2nd Edition 2003. Wymaganą całkowitą liczbę zdarzeń, d, można znaleźć za pomocą,

d = \frac{(Z_{α / 2} + Z_{β / 2})^{2}}{p_{1} p_{2} (θ R)^{2}}

$\begin{equation} d = \frac{(Z_{\alpha/2} + Z_{\beta/2})^2}{p_1 p_2 (\theta R)^2} \end{equation}$

gdzie i są odpowiednio górnymi i górnymi punktami standardowego rozkładu normalnego. $Z_{\alpha/2}$ $Z_{\beta/2}$ $\alpha/2$ $\beta/2$

Dla poszczególnych wartości

$p_1 = 0.20$
$p_2 = 1 - p_1$
$\theta R = -0.693$
$\alpha = 0.05$ a więc $Z_{0.025}= 1.96$
$\beta = 0.10$ a więc , $Z_{0.05} = 1.28$

i biorąc , liczba zdarzeń (w zaokrągleniu w górę), aby 90% szans na wykrycie współczynnika ryzyka wynoszącego 0,50 było znaczące na poziomie dwustronnym 5 Poziom% jest następnie podawany przez $\theta R = \log \psi R = \log 0.50 = -0.693$

d = \frac{(1.96 + 1.28)^{2}}{0.20 \times 0.80 \times (\log 0.5)^{2}} = 137

$\begin{equation} d = \frac{(1.96 + 1.28)^2}{0.20 \times 0.80\times (\log 0.5)^2}= 137 \end{equation}$

survival power-analysis genetics chl
źródło

Mam nadzieję, że nie masz nic przeciwko, ale przekształciłem twoje pytanie w lateks. Jedno, czy nie powinno być

Z_{α}

$Z_{\alpha}$

Z_{α / 2}

$Z_{\alpha/2}$

csgillespie

Jeśli jest to jasne dla ludzi, nie mam nic przeciwko. Masz rację, powinna być dwustronna alfa.

Co to są i ? Czy powinny to być i ?

θ R

$\theta R$

ψ R

$\psi R$

θ_{R}

$\theta_R$

ψ_{R}

$\psi_R$

onestop

Analiza mocy do analizy przeżycia

Odpowiedzi: