z**********i
发帖数: 12276 | 1 一个CLINICAL TRIAL的问题.一种新的癌症治疗需要多少病人?
计算新方法每年的有效率,报道的常规方法有效率.
预期:新方法有效率-已有方法有效率>=10%
how many sample size do I need with one-sample test, 10% absolute
improvement, 90% power and one-sided a=0.10.
Thanks. |
R*********i
发帖数: 7643 | 2 What is your effect size? |
p**5
发帖数: 2544 | 3 nQuery can do it
【在 z**********i 的大作中提到】
: 一个CLINICAL TRIAL的问题.一种新的癌症治疗需要多少病人?
: 计算新方法每年的有效率,报道的常规方法有效率.
: 预期:新方法有效率-已有方法有效率>=10%
: how many sample size do I need with one-sample test, 10% absolute
: improvement, 90% power and one-sided a=0.10.
: Thanks.
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s**f
发帖数: 365 | 4 google => iowa lenth
【在 z**********i 的大作中提到】
: 一个CLINICAL TRIAL的问题.一种新的癌症治疗需要多少病人?
: 计算新方法每年的有效率,报道的常规方法有效率.
: 预期:新方法有效率-已有方法有效率>=10%
: how many sample size do I need with one-sample test, 10% absolute
: improvement, 90% power and one-sided a=0.10.
: Thanks.
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z**********i
发帖数: 12276 | 5 没有这个.
原来上课的时候,老师给了SPLUS,里面加个插件可以做.用SAS可以吗?
多谢!!
【在 p**5 的大作中提到】
: nQuery can do it
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z**********i
发帖数: 12276 | 6 谢谢!试了一下,可以给个值.
不知是否有其他的方法,可以互相验证一下.
【在 s**f 的大作中提到】
: google => iowa lenth
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z**********i
发帖数: 12276 | 7 算PROPORTION需要EFFECT SIZE吗?不是很确定.
但知道,他们的病人很少,应用新方法的可实施例很少.所以,他们想计算每年的有效率.
然后跟常规方法的有效率比较.
多谢回复!
then. What is the ratio of subj # in new trt vs old trt? What is the
porportion in the controlled arm?
【在 R*********i 的大作中提到】
: What is your effect size?
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d**********r
发帖数: 24123 | 8 Sounds like a superiority trial.
Is this what you want?
http://www.cct.cuhk.edu.hk/stat/proportion/OSp_sup.htm |
z**********i
发帖数: 12276 | 9 多谢回复!!
每人发个小包子,不成敬意.
【在 d**********r 的大作中提到】
: Sounds like a superiority trial.
: Is this what you want?
: http://www.cct.cuhk.edu.hk/stat/proportion/OSp_sup.htm
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P****D
发帖数: 11146 | 10 他要effect size就是相当于要standard deviation。你知道哪个都行。反正所谓
effect size也是根据standard deviation算出来的。
【在 z**********i 的大作中提到】
: 算PROPORTION需要EFFECT SIZE吗?不是很确定.
: 但知道,他们的病人很少,应用新方法的可实施例很少.所以,他们想计算每年的有效率.
: 然后跟常规方法的有效率比较.
: 多谢回复!
:
: then. What is the ratio of subj # in new trt vs old trt? What is the
: porportion in the controlled arm?
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z**********i
发帖数: 12276 | 11 恩.听着耳熟,刚才去GOOGLE了一下.
【在 P****D 的大作中提到】
: 他要effect size就是相当于要standard deviation。你知道哪个都行。反正所谓
: effect size也是根据standard deviation算出来的。
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j*******y
发帖数: 58 | 12 what?
【在 P****D 的大作中提到】
: 他要effect size就是相当于要standard deviation。你知道哪个都行。反正所谓
: effect size也是根据standard deviation算出来的。
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j*******y
发帖数: 58 | 13 你说的是p1-p2>0.1 vs. p1-p2<=0.1?
【在 z**********i 的大作中提到】
: 恩.听着耳熟,刚才去GOOGLE了一下.
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z**********i
发帖数: 12276 | 14 看local control rate.
如果新方法有效率是p1,传统的方法有效率是p2.
p1-p2>0.1
【在 j*******y 的大作中提到】
: 你说的是p1-p2>0.1 vs. p1-p2<=0.1?
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P****D
发帖数: 11146 | 15 ……妾就是这样理解effect size的……有啥问题么？？？
【在 j*******y 的大作中提到】
: what?
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g******n
发帖数: 339 | 16 你这个自我称呼让我回到了遥远而性感的古代。“垆边人似月，皓腕凝霜雪”，哈哈，
想得太多了。
回到这个讨论的问题吧， 一般来说，effect size 指的是diffrence of the means or
proportions。不过在medical jurnal上好像也有人把这个均值的差除以一个standard
deviation,算是一个standardized effect size. If the end point is a
continuous variable, and the comparison is between 2 groups with common
standard deviation assumption, then the standardized effect size, along with
alpha and beta, would be sufficient for a sample size calcultion based on
normal approximation. However, this is not the case for the comparison of
two proportions. In general, you will need both hypothetical proportions to
calculate the sample size.
【在 P****D 的大作中提到】
: ……妾就是这样理解effect size的……有啥问题么？？？
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P****D
发帖数: 11146 | 17 1. 好人哪！妾刚开始这样自称的时候，他们一个两个都喊雷。
2. 妾平时看到的effect size一般都是用Cohen's d或者Cohen's f^2来量度的，还真是
很少见直接上difference of the means的，主要问题是你不标准化就很难判断一个
effect是强还是弱。大概这是因为妾平时比较means远远比比较proportions的时候多吧。
3. to 楼主——PASS 11 -> Proportions -> Two independent proportions ->
equivalence test for two proportions (differences) 可以算这个。
or
standard
with
to
【在 g******n 的大作中提到】
: 你这个自我称呼让我回到了遥远而性感的古代。“垆边人似月，皓腕凝霜雪”，哈哈，
: 想得太多了。
: 回到这个讨论的问题吧， 一般来说，effect size 指的是diffrence of the means or
: proportions。不过在medical jurnal上好像也有人把这个均值的差除以一个standard
: deviation,算是一个standardized effect size. If the end point is a
: continuous variable, and the comparison is between 2 groups with common
: standard deviation assumption, then the standardized effect size, along with
: alpha and beta, would be sufficient for a sample size calcultion based on
: normal approximation. However, this is not the case for the comparison of
: two proportions. In general, you will need both hypothetical proportions to
|
