AÇIK KHORT ÇALIŞMASI – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

AÇIK KHORT ÇALIŞMASI – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik

7 Ocak 2021 Ekolojik araştırma nedir? Tanımlayıcı araştırma nedir? Vaka serileri nedir? 0
Piyasa Dalgalanmaları Riski – Deniz Hukuku – Hukuk Alanı – Hukuk Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Hukuk Ödevi – Hukuk Alanında Ödev Yaptırma

AÇIK BİR KHORT ÇALIŞMASI İÇİN ÖRNEK BOYUT

Standart Ölüm Oranı

D ortalama ve varyans SMR × E’ye eşit olan Poisson olsun. Beaumont ve a√√a Breslow’dan (1981), D, ortalama SMR × E ve varyans √a√a 1/4 ile yaklaşık olarak normaldir. Μ1 = SMR × Ea ve μ0 = Ea olsun ve σ12 = σ02 = 1/4 olsun.

(14.2) ‘de yer değiştirip Ea’yı çözerek, çalışma için gereken beklenen ölüm sayısı (Beaumont ve Breslow, 1981). Kaba bir analize göre, Ea = Rs Na, burada Rs standart popülasyondaki ölüm oranıdır. Çalışma için gereken kişi-zaman miktarının Na = Ea / Rs olduğunu izler.

Örnek 14.3 (Şizofreni) Örnekler 12.2 ve 12.3’te tartışılan şizofreninin ölümlülük çalışmasını düşünün. Planlama aşamasında, en az 1.5 kadar küçük bir SMR değerinin tespit edilmesinin istendiğini varsayalım. Α = .05 ve β = .20 ile

Alberta erkek nüfusu için 1981’de kaba ölüm Rs = 7283 / 957,247 = 7,61 × 10−3’tü ve bu nedenle çalışma için gereken kişi-yıl sayısı Ea / Rs = 5108 olurdu. Takip süresince 12.314 kişi-yıldır.

Tehlike oranı

Μ = log (HR) ve μ0 = 0 olsun. Kohortun maruziyet geçmişi olan oranını φ1 ile ifade edin ve φ2 = 1 – φ1 olsun. Çalışma için gerekli toplam ölüm sayısının olduğu gösterilebilir (Schoenfeld, 1983; Collett, 1994, Bölüm 9). S1 (t) ve S2 (t) sırasıyla maruz kalan ve olmayan kohortlar için hayatta kalma eğrileri olsun.

Çalışma için gereken denek sayısını tahmin etmek için, tahakkuk ve takip yöntemini hesaba katmak gerekir. Deneklerin, a (zaman birimleri) süren bir takvim süresi boyunca biriktiğini ve çalışmaya katılan son öznenin maksimum gözlem süresinin f olduğunu varsayalım. Bu nedenle, çalışma için maksimum gözlem süresi a + f’dir. Maruz kalmayan kohortun bir üyesinin takip sırasında ölme olasılığı yaklaşık olarak

  • π2 = 1− 1 [S2 (f) + 4S2 (.5a + f) + S2 (a + f)].

A = 0, π2 = 1 – S2 (f) olduğunda gözlemleyin. Π1’in maruz kalan kohort için karşılık gelen olasılığı göstermesine izin verirsek, (8.7) ‘den (1 – π1) = (1 – π2) HR olduğunu ve dolayısıyla;

  • π1 = 1− (1 − π2) HR.

Bu nedenle, kohortun bir üyesinin takip sırasında ölme olasılığı yaklaşık olarak,

  • φπ + φπ = φ1− (1 − π) KH + φπ. 11221222

İlginç bir şekilde, yukarıdaki formül bir Mantel – Haenszel veya üstel analiz için gereken örneklem büyüklüğünü tahmin etmek için kullanılabilir (George ve Desu, 1974).

Örnek 14.4 (Göğüs Kanseri) Deneklerin 1985’te çalışmaya kaydedildiği ve 1989’un sonuna kadar takip edildiği Örnekler 9.1 ve 9.2’deki meme kanseri kohortunu düşünün. Bu örnekte, a = 12 (ay) ve f = 48 olur.

Tablo 9.1’den düşük reseptör seviyesine sahip (maruz kalan) deneklerin oranı φ1 = 50/199 = .251 ve dolayısıyla φ2 = .749’dur. Çalışma tasarlanırken, en az 2 kadar küçük bir KH değeri tespit edilmesinin istendiğini varsayalım. Α = .05 ve β = 20 olur.

Görünüşe göre, kohortta sadece 49 ölüm vardı. Tablo 9.1’deki verilere dayanarak, Kaplan – Meier tahminleri S2 (48) = S2 (54) = .836 ve S2 (60) = .778 ve dolayısıyla π2 = .174’tür. Bu tahmin planlama aşamasında mevcut olsaydı, ölmesi beklenen kohort oranının tahmini 0,251 1 – (1 – 0,174) 2 + .749 (0,174) = 0,210 olurdu. Bu nedenle, çalışma için gerekli olan toplam denek sayısı 87 / .210 = 414 olacaktır. Gerçek örneklem büyüklüğü 199’du.

Kesitsel araştırma
Kohort çalışması nedir
vaka-kontrol çalışması makale
Vaka-kontrol soruları
vaka-kontrol araştırmalarının özellikleri
Vaka serileri nedir
Tanımlayıcı araştırma nedir
Ekolojik araştırma nedir

 BİR KAZA VAKA KONTROL ÇALIŞMASI İÇİN ÖRNEK BOYUT

Eşsiz Durum Kontrol Çalışması

Tablo 11.1’deki gösterimde, m1 ve m2 = ρm1 bir insidans vaka kontrol çalışmasındaki vaka ve kontrol sayısı olsun. Bölüm 11.1’de olduğu gibi, φ1 bir vakanın bir maruziyet geçmişine sahip olma olasılığını gösterelim ve φ2 bir kontrol için karşılık gelen olasılığı göstersin. (4.2) ve (14.4) ‘ten aldık ve Bölüm 11.1.3’te gösterildiği gibi, bir insidans vaka-kontrol çalışması için olasılık oranı, satır veya sütun marjinal toplamlarının sabit olduğunu düşünsek de aynıdır. Risk farkı için yukarıdaki gibi tartışılırsa, bir insidans vaka-kontrol çalışması için gereken örneklem büyüklüğüdür.

Örnek 14.5 Tablo 14.4, α = .05, β = .20, ρ = 1 ve φ2 = .05 ile seçilen OR değerleri için (14.8) ve StatXact (1998) ‘e dayalı asimptotik ve tam m1 değerlerini vermektedir. Görüldüğü gibi, kesin yöntem (14.8) ile karşılaştırıldığında ihtiyatlıdır.

Eşleşen Çiftler Durum Kontrol Çalışması

Bölüm 11.2.3’ün gösteriminde, (􏰐, r) parametreli binom dağılımını göz önünde bulundurun, burada = OR / (OR + 1) ve r = f (1,0) + f (0,1). Letμ1 = 􏰐 veμ0 = 1/2, böylece σ12 = [􏰐 (1 – 􏰐)] / r ve σ02 = 1 / (4r) olur. (14.2) ‘de yer değiştirerek ve r’yi çözerek, çalışma için gereken uyumsuz çift sayısdırı.

Tablo 14.5 (a), popülasyonda eşleşen değişkenlerin maruziyetle ilişkili olmadığı varsayımı altında eşleşen bir çiftin belirli bir konfigürasyona sahip olma olasılığını vermektedir. Bu, aslında eşleşen çiftlerin rastgele oluşturulduğu anlamına gelir. Bu nedenle, bir çiftin uyumsuz olma olasılığı, ikinci eşitliğin (14.6) ‘dan geldiği yerdir. Sonuç olarak, çalışma için gerekli eşleştirilmiş çift sayısı J0 = r / 0’dır.

Çoğu uygulamada, eşleşen değişkenlerin maruziyetle ilgisi olmadığı varsayımı savunulamaz. Tablo 14.5 (b), bu daha gerçekçi ortamda Tablo 14.5 (a) ‘ya karşılık gelen gösterimi vermektedir. Eşleşen bir çiftin uyumsuz olma olasılığı olan φ = φ12 + φ21 şeklinde bir tahmin arıyoruz. Tablo 14.5 (b) ‘de, örneklenmiş bir vakanın maruziyet geçmişine sahip olma olasılığı φ1 ∗ (= φ11 + φ12) ile gösterilir ve örneklenmiş bir kontrol için karşılık gelen olasılık φ2 ∗ (= φ11 + φ21)’ dir.

Tablo 14.5 (b) ‘deki örnek olasılıkları Tablo 14.5 (a)’ daki ilgili popülasyon olasılıklarından, φ1 ve φ2’den ayırt etmek için bir üst simge * kullanılır. Çoğu vaka kontrol çalışmasında, vakalar popülasyonda ortaya çıkan basit rastgele vakalar örneğidir (veya olarak düşünülebilir) ve bu nedenle genellikle φ1 ∗ = φ1 olur. Eşleşen değişkenlerin maruziyet ile ilgisiz olduğu durum dışında, şimdi gösterdiğimiz gibi, φ2 ∗ = φ2 kimliği geçerli değildir.

Yaşın eşleşen değişken olduğu, inme için bir risk faktörü olarak hipertansiyonu (yüksek tansiyon) araştıran bir vaka-kontrol çalışmasını düşünün. Yaşa göre eşleştirme süreci, vaka ve kontrol örneklerinin aynı yaş dağılımına sahip olmasını sağlar.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir