Leistungsanalyse zur Überlebensanalyse

Wenn ich die Hypothese aufstelle, dass eine Gensignatur Personen mit einem geringeren Rezidivrisiko identifiziert, bedeutet dies eine Verringerung der Ereignisrate in 20% der Bevölkerung um 0,5 (Hazard Ratio von 0,5), und ich beabsichtige, Proben aus einer retrospektiven Kohortenstudie zu verwenden muss die Stichprobengröße für ungleiche Zahlen in den beiden hypothetischen Gruppen angepasst werden?

Zum Beispiel mit Collett, D: Modellierung von Überlebensdaten in der medizinischen Forschung, 2. Auflage - 2. Auflage 2003. Die erforderliche Gesamtzahl von Ereignissen, d, kann ermittelt werden mit:

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

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

wobei und sind die obere und die obere $Z_{\alpha/2}$ $Z_{\beta/2}$ $\alpha/2$ $\beta/2$ Punkte der Standardnormalverteilung sind.

Für die jeweiligen Werte

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

$\theta R = \log \psi R = \log 0.50 = -0.693$ , die Anzahl der Ereignisse erforderlich (aufgerundet) , um eine 90% ige Chance zu haben , eine Hazard - Ratio von 0,50 Detektion bei der signifikant sein beidseitigem 5% -Niveau ist , dann gegeben durch

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
quelle

Z_{α}

$Z_{\alpha}$

Z_{α / 2}

$Z_{\alpha/2}$

Wenn es für Leute klar ist, macht es mir überhaupt nichts aus. Sie haben Recht, sollte ein 2-seitiges Alpha sein.

θ R

$\theta R$

ψ R

$\psi R$

θ_{R}

$\theta_R$

ψ_{R}

$\psi_R$

Leistungsanalyse zur Überlebensanalyse

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