サンプルサイズ計算の重要なステップ【統計解析講義応用】

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サンプルサイズ計算の重要なステップ|【統計学・統計解析講義応用】

サンプルサイズ計算の重要なステップ【統計解析講義応用】


目次  サンプルサイズ計算の重要なステップ【統計解析講義応用】

 

 

サンプルサイズ計算の重要なステップ

 

サンプルサイズ計算の重要なステップは,試験が差を検出する,あるいは同等性を検証するための.臨床的に意義のある最小変化量(minimal clinically important difference. MCID)を推定することである.

 

現在利用している治療と比較して.提案されている治療を検討することにより,研究者は,臨床実践を変化させる主要評価項目で最小の差を決めるために努力をすべきである.

 

現実的には. MCIDを評価するのに十分大きいサンプルサイズを設定することは難しいかもしれないが,その数は知っておくべきである.

 

いくつかの場合,希少疾病であり十分な患者を組み入れることができないかもしれないし,他の場合では,治療が高価すぎて,または,試験依頼者が十分な資金を持ち合わせていないかもしれない.

 

MCIDや試験の財務状況が確立されれば,サンプルサイズは,多くの公表されているコンピュータアルゴリズムまたはテーブルから,容易に決定することができる.

 

イベントの発生率または必要なサンプルサイズにおいて治療効果における小さいばらつきの効果を見るために,医師が,グラフや表を作成することは.有用である.

 

GUSTO-I試験において,サンプルサイズは,新しい血栓溶解療法を用いた治療で. 100人の患者のうち,追加で1人の生命を救うことは,臨床的に意義のある進歩であるという決定がされた一連の国際会議後,症例数は設定された.

 

この情報と対照群で起こりうる根底にある死亡率の範囲により,1%の絶対減少(治療された100人のうち1人の生命の差)または15%の相対減少が,各群10,000人を組み入れることにより, 90%の確率で検出できることを示している表が作られた.

 

 

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