Análise de poder para análise de sobrevivência

Se eu supor que uma assinatura de gene identificará indivíduos com menor risco de recorrência, ou seja, diminuir em 0,5 (taxa de risco de 0,5) a taxa de eventos em 20% da população e pretendo usar amostras de um estudo de coorte retrospectivo. O tamanho da amostra precisa ser ajustado para números desiguais nos dois grupos hipotéticos?

Por exemplo, usando Collett, D: Modelando Dados de Sobrevivência em Pesquisa Médica, Segunda Edição - 2ª Edição 2003. O número total necessário de eventos, d, pode ser encontrado usando,

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

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

onde e são os pontos e superiores , respectivamente, da distribuição normal padrão. $Z_{\alpha/2}$ $Z_{\beta/2}$ $\alpha/2$ $\beta/2$

Para os valores particulares,

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

e considerando , o número de eventos necessários (arredondado para cima) para ter uma chance de 90% de detectar uma taxa de risco de 0,50 como significativa no nível de 5% nos dois lados. dado por $\theta R = \log \psi R = \log 0.50 = -0.693$

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
fonte

Espero que você não se importe, mas converti sua pergunta em látex. Uma coisa, deve

não ser

Z_{α}

$Z_{\alpha}$

Z_{α / 2}

$Z_{\alpha/2}$

csgillespie

Se está claro para as pessoas, não me importo. Você está certo deve ser um alfa de 2 lados.

O que são

? Eles devem ser

θ R

$\theta R$

ψ R

$\psi R$

θ_{R}

$\theta_R$

ψ_{R}

$\psi_R$

onestop

Análise de poder para análise de sobrevivência

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