生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】 | 統計解析 - ChatGPT・Python・エクセルを使った講義で最速マスター

セミナー案内             AIデータサイエンス動画           インスタグラム

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】
生存時間解析のサンプルサイズ計算は通常の方法と異なり、観察されたイベント数に依存する。すべての被験者にイベントが発生するとは限らないため、試験終了時の総イベント数から必要な被験者数を逆算する。計算式は生存時間解析の参考書や論文で概要が説明されており、標準的な2標本平均値の差の場合と同様の情報が必要である。サンプルサイズの決定には、求める検出力、有意水準α、片側・両側検定の種類、さらに中間解析計画や試験デザインの情報を特定する必要がある。

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら


目次  生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】

 

 

生存時間解析のためのサンプルサイズ

 

生存時間解析のためのサンプルサイズの計算は,普通とはかなり異なるものである.

 

時間−イベント試験の検出力は.もとのサンプルサイズにではなく観察されたイベント数に依存する.

 

何人かの被験者にはイベントが全く発生しないことがあるので,必要な被験者数を我々は試験の終わりに必要な総イベント数から逆に推定する.

 

使用されるだろう計算式には様々なものがあり,それらは生存時間解析の参考書や論文で概要が説明されている.

 

サンプルサイズの計算に必要な情報は,標準的な2標本の平均値の差の場合と同様である.

 

サンプルサイズを決定するには,我々は要求される検出力,有意水準α,片側検定か両側検定か.中間解析の計画に加えてその他試験デザインに関する情報を特定する必要がある.

 

 

生存時間解析におけるサンプルサイズの計算は、通常の統計解析におけるサンプルサイズ計算とは根本的に異なる特性を持っています。通常の解析では、サンプルサイズは母集団に対する代表性や統計的検出力の確保の観点から定まりますが、生存時間解析では観察されるイベントの数が試験の検出力に大きな影響を与えるため、被験者の数そのものではなく「観察されたイベント数」に依存して検出力が決定されます。これは時間−イベント試験と呼ばれる性質によるものであり、一般的な統計解析とは異なる発想が必要です。生存時間解析においては、試験の期間中にすべての被験者にイベントが発生するわけではないため、観察するべきイベント数を決めた上で、その目標に達するために必要な被験者数を逆算することが一般的な方法です。たとえば、ある治療法の効果を検証する試験で、イベント数として特定の病気の発症や再発の発生を測定したい場合、試験終了までに一定数の発症が観察されることを目指し、その発症に達するためのサンプルサイズを計算します。必要な被験者数は、試験終了時に設定した総イベント数を達成するためのものとなります。サンプルサイズの算定式は様々な生存時間解析の参考書や研究論文で紹介されており、その多くは特定の条件下での検出力や信頼性を確保するために開発されたものです。これらの計算にはいくつかの前提条件が含まれており、例えば二標本の平均値の差を検出する場合と同様のデータが必要とされることが多いです。特に、要求される検出力、すなわち試験の目的に応じてどれほどのイベントを検出可能にするのかといった能力に応じて、検出力を設定する必要があります。また、有意水準αは、研究者が特定する統計的有意性の閾値として機能し、通常は5%や1%などの確率が設定されます。さらに、片側検定か両側検定かという検定方法の選択も必要です。片側検定では特定の方向にのみ効果があると仮定し、両側検定ではどちらの方向にも効果がある可能性を考慮します。さらに中間解析の計画を立てることで、試験の途中で得られるデータに基づき分析を行い、早期終了やデータ補充を行うかどうかを決めることもできます。これにより、試験期間や費用を最小限に抑えることが可能となる場合もあります。中間解析を行う場合、例えば臨床試験で期待する効果が確認できた場合には試験を早期終了することで被験者の負担や倫理的な問題にも配慮することができますが、この場合には事前に中間解析を行う回数や基準を設定しておく必要があります。試験デザインにおいては、イベント発生率やリスク期間、被験者の脱落率など、実際の試験条件に即した詳細な情報を反映することが求められます。脱落率が高い試験ではサンプルサイズを増やしておく必要があるため、試験中の被験者の追跡とデータ管理も重要です。生存時間解析においては、こうした多様な要素を踏まえた上でサンプルサイズを適切に決定し、信頼性の高い結果を得ることが求められます。試験の目的や使用される統計的手法によっては、さらに複雑な計算式や統計モデルが必要とされる場合もありますが、根底には時間−イベント試験の基本的な原理があり、それに基づいて計算が行われる点は共通しています。このようにして算出されたサンプルサイズは、試験終了までに観察されるべきイベント数を達成するための基礎となり、実際の試験計画における被験者の募集や試験期間の決定において重要な役割を果たします。

 

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】


セミナー詳細                    解析ご相談                    LINEでお友達

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】

生存時間解析におけるサンプルサイズ計算の新基準【ChatGPT統計解析】