Leistungsanalyse zur Überlebensanalyse

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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=(Zα/2+Zβ/2)2p1p2(θR)2

wobei und Z β / 2 sind die obere α / 2 und die obere β / 2Zα/2Zβ/2α/2β/2 Punkte der Standardnormalverteilung sind.

Für die jeweiligen Werte

  • p1=0.20
  • p2=1p1
  • θR=0.693
  • und damit Z 0,025 = 1,96α=0.05Z0.025=1.96
  • β=0.10Z0.05=1.28 ,

θR=logψR=log0.50=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=(1.96+1.28)20.20×0.80×(log0.5)2=137
chl
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ZαZα/2
Wenn es für Leute klar ist, macht es mir überhaupt nichts aus. Sie haben Recht, sollte ein 2-seitiges Alpha sein.
θRψRθRψR

Antworten:

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Ja, Ihre Leistung ändert sich basierend auf dem Verhältnis von belichtet zu unbelichtet. Zum Beispiel habe ich in einer kürzlich durchgeführten Studie die Leistungsberechnungen für bei gleicher Stichprobengröße für ein Verhältnis von Belichtet: Nicht belichtet von 1: 2 durchgeführt, wobei eine Leistung von 0,80 bei einer HR von ~ 1,3 erreicht wurde. Es dauerte bis HR ~ 1,6 oder so für ein Verhältnis von 1:10.

In Ihrem Fall muss Ihre Stichprobengröße umso größer sein, je kleiner das Verhältnis ist, da die Stichprobengröße variiert, Ihre HR jedoch nicht.

Fomite
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