KAPALI KHORT ÇALIŞMASI – Epidemiyolojide Biyoistatistiksel Yöntemler – Biyoistatistikler – Epidemiyoloji – Biyoistatistikler Nedir? – İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik
İlginç bir gözlem, (14.1) ‘in temeldeki nüfusun büyüklüğüne bağlı olmamasıdır. (14.1) ‘i uygulamak için α, π ve değerlerine sahip olmak gerekir. Α’nın seçimi teoride araştırmacının takdirine bağlıdır, ancak geleneksel olarak hemen hemen her zaman .05 olarak kabul edilir. Π için bir değer sağlama zorunluluğu döngüseldir çünkü çalışma bu miktarı tahmin etmek amacıyla yürütülmektedir.
Π bilinmediğinden, çalışma öncesi tahmin olarak adlandırdığımız bir çalışma değerinin, örneğin yayınlanmış literatürden veya uzman görüşüne dayalı olarak belirlenmesi gerekir. Çalışma tamamlandıktan sonra elde edilen π tahmini, çalışma sonrası tahmin olarak anılacaktır. Açıkçası mümkün olduğunca değerine sahip olmak arzu edilir. (14.1) ‘in paydası 2 olduğundan, her bir birim azalma, aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi, gerekli örneklem büyüklüğünde önemli bir artışa yol açar.
Örnek 14.1 Tablo 14.1, α = .05 ile seçilen π ve değerleri için (14.1) ‘e dayalı örnek boyutları verir. Açıkça görülüyor ki, dar bir güven aralığı gerekliyse, bir yaygınlık çalışması için gereken örneklem büyüklüğü son derece büyük olacaktır.
Aşağıdaki bölümlerde, örneklem büyüklüğü formülleri, hipotez testi yaklaşımı kullanılarak karşılaştırmalı çalışmalar için türetilmiştir. Bir hipotezi test etmenin her yöntemi için, ortalama μ ve varyans σ2 ile karşılık gelen normal bir yaklaşımı dikkate alırız, burada μ ilgili parametre olarak kabul edilir. Boş hipotez H0: μ = μ0 altında, varyans σ02 ile gösterilecek ve (iki taraflı) alternatif hipotez H1: μ ̸ = μ1 altında, σ12 ile gösterilecektir. Bölüm 2.1’i takiben, α bir tip I hata olasılığı ve β bir tip II hata olasılığı olsun.
Yani, α, doğru olduğunda sıfır hipotezini reddetme olasılığı ve β, yanlış olduğunda reddetmeme olasılığıdır. Bölüm 3.2.1’de, 0 <γ <1 ile, zγ ‘yı standart normal dağılımın üst γ-kuyruk olasılığını kesen nokta olarak tanımladık. Mevcut tartışmayla özellikle ilgili olanlar z.025 = 1.96 ve z.20 = .842 değerleridir. Takip eden türetmelerin çoğu temel kimliğe dayanır.
μ1 – μ0 = zα / 2σ0 + zβσ1
Kohort çalışması ne Demek
Kohort nedir
Kohort nedir Tıp
Vaka kontrol çalışması
Kohort araştırma makale örneği
Kesitsel araştırma
kohort tipi araştırmalarda neden-sonuç ilişkisini hangi ölçüt gösterir
Retrospektif çalışma Nedir
KAPALI KHORT ÇALIŞMASI İÇİN ÖRNEK BOYUT
Risk Farkı
Letμ1 = RDveμ0 = 0.Table2.1 (b) ‘nin açıklanması, ρ = r2 / r1’i maruz kalmayanların maruz kalanlara oranı olarak tanımlayın. Yukarıdaki kimliklerden r1’in α, β, ρ, π2 ve RD’nin bir fonksiyonu olduğunu görüyoruz.
Formül (14.5) makuldür, çünkü a, β veya RD’den herhangi biri daha küçük yapılırsa, daha büyük bir numune boyutu gerekir. Başka bir deyişle, tip I veya tip II hatayı azaltmak veya daha küçük bir risk farkını tespit etmek için daha fazla deneğe sahip olmak gerekir. Standart normal dağılımın kuyrukları giderek daha da daraldığından ve RD, paydada kare bir terim olarak göründüğünden, α, β ve RD’deki azalmalar, numune boyutunda giderek artan bir maliyetle gelir.
(14.5) kullanarak bir örneklem boyutunu hesaplamak için α, β, ρ, π2 ve RD için değerlere sahip olmak gerekir. Önceki bölümde belirtildiği gibi, α genellikle .05 olarak alınır ve ayrıca geleneksel olarak β genellikle .10 veya .20’ye eşit olarak ayarlanır. Tanım olarak, π2, maruziyet öyküsü olmayan birinin hastalığı geliştirme olasılığıdır. Epidemiyolojik bilgi, karşılaştırmalı bir çalışmanın yapılacağı noktaya kadar ilerlediğinde, güvenilir bir çalışma öncesi tahmini π2’nin mevcut olması muhtemeldir.
Bu nedenle, büyük veya küçük ölçüde, α, β ve π2, çalışmanın kapsamı dışındaki faktörlerle belirlenir. Durum ρ ve RD için biraz farklıdır. Bir çalışma yürütürken, maruziyet öyküsü olan denekleri bulmak zor olabilir, ancak maruz kalmayan kişileri belirlemek nispeten kolay olabilir.
Eşit sayıda maruz kalmış ve maruz kalmamış denekleri işe almaya çalışmak yerine, bir alternatif, maruz kalmayan popülasyonu aşırı örneklemektir. Ρ seçimi, kısmen maruz kalmamış öznelerin mevcudiyeti ve ayrıca Örnek 14.2’de gösterildiği gibi yüksek hızda örneklemenin getirdiği verimlilik derecesi ile belirlenir.
Genellikle (14.5) ‘e dayalı bir örneklem büyüklüğünü hesaplarken karşılaşılan en büyük zorluk kaynağı, RD’nin çalışma öncesi tahminine karar vermektir. İyi bir nedenden ötürü bu değer bazen “tespit etmeye değer fark” olarak adlandırılır (Sackett ve diğerleri, 1985). RD’nin gerçek değeri ile ilgili çok az ön bilgi olduğunda, maruz kalan ve maruz kalmayan denekler arasında küçük bir farkın bile tespit edilmesini sağlayan bir çalışma öncesi tahmini seçmek caziptir.
Bununla birlikte, Örnek 14.2’de gösterildiği gibi, bu çok büyük bir numune boyutuyla sonuçlanabilir. Α, β ve π2 seçiminde nispeten küçük bir enlem olduğu ve bir dereceye kadar ρ seçiminde, risk farkı için bir örneklem büyüklüğü hesaplaması, kullanılacak RD’nin değeri hakkında bir karara büyük ölçüde indirgenir. (14.5) içinde. Genel yaklaşım, bir dizi RD değeri için örnek boyutlarını hesaplamak ve uygulanabilir bir örnek boyutunun “tespit etmeye değer bir farkı” tespit edip etmeyeceğine karar vermektir.
Örnek 14.2 Tablo 14.2, a = .05, β = .20, ρ = 1 ve 2 = .05 ile seçilen RD değerleri için asimptotik ve tam r1 değerlerini vermektedir. (14.5) kullanılarak asimptotik örnek boyutları hesaplandı ve StatXact kullanılarak kesin hesaplamalar yapıldı (1998). Görülebileceği gibi, RD küçüldükçe, çalışma için ihtiyaç duyulan örneklem büyüklüğü hızla artmaktadır. Kesin yönteme dayalı örnek boyutlarının, asimptotik yaklaşıma dayalı olanlara kıyasla muhafazakar (daha büyük) olduğunu unutmayın.
Tablo 14.3, α = .05, β = .20, π2 = .05 ve RD = .05 ile seçilen ρ değerleri için (14.5) ‘e dayalı örnek boyutları vermektedir. En sağdaki sütunu,% 80’lik bir güç üretmek için gereken örneklem boyutu olarak düşünebiliriz (aşağıya bakın). Bölüm 11.3’te belirtilen vaka kontrol çalışmaları için teorik bulgularla tutarlı olarak, ρ 5’e yaklaştıkça, çalışma için ihtiyaç duyulan maruz kalan deneklerin sayısında aşamalı bir azalma vardır. Ρ 5’i aştığında, maruz kalan deneklerin sayısı kademeli olarak plato olmaya başlarken, maruz kalmayan deneklerin sayısı artmaya devam eder.
Kesitsel araştırma Kohort araştırma makale örneği Kohort çalışması ne Demek Kohort Nedir Kohort nedir Tıp kohort tipi araştırmalarda neden-sonuç ilişkisini hangi ölçüt gösterir Retrospektif çalışma Nedir Vaka-kontrol çalışması