Помогите рассчитать объем выборки! Опции

[Юлёна]

добрый день, подскажите, если кто помнит!

проводятся клинические исследования по выявлению эффективности препарата (от ОРВИ и гриппа).
какой должен быть объем выборки, чтобы полученные результаты были достоверны?
какая должна быть по объему контрольная группа?

пожалуйста, если кто-то может помочь, буду ооочень благодарна!

[nokh]

Опишите главные признаки по которым вы будете оценивать эффективность. Грубо их можно разделить на количественные (число койко-дней, продолжительность регистрации к/л симптомов заболевания, температура и др. измерения и т.д.) и качественные (частоты, представляемые в процентах). Расчет объемов выборки для этих двух групп признаков проводится по-разному, но в любом случае понадобится дополнительная информация о величине предполагаемых различий с контролем, а для количественных признаков - еще и об изменчивости показателя.

[Юлёна]

Опишите главные признаки по которым вы будете оценивать эффективность. Грубо их можно разделить на количественные (число койко-дней, продолжительность регистрации к/л симптомов заболевания, температура и др. измерения и т.д.) и качественные (частоты, представляемые в процентах). Расчет объемов выборки для этих двух групп признаков проводится по-разному, но в любом случае понадобится дополнительная информация о величине предполагаемых различий с контролем, а для количественных признаков - еще и об изменчивости показателя.

признаки количественные. учитывается наличие/отсутствие какого либо синдрома в баллах (головокружение, озноб, тошнота и т.д.). Сравнение идет по суммам баллов за 6 дней. к сожалению никакой доп информации нет(((

[DrgLena]

....головокружение, озноб, тошнота и т.д - это не количественные переменные, суммировать их все вместе за 6 дней - полный бред!!! Грипп лечи - не лечи, чрез 7 дней пройдет. Если вы предложите способ лечения, чтобы через 2 дня прошли все симптомы, то эффективность составит 7-2 =5 дней. Это можно рассматривать, как желаемый эффект и тогда можно говорить о том, как рассчитать величину групп для получения необходимой статистической мощности исследования.
Если ваша цель облегчить симтомы, которы можно рассматиривать как суррогатные точки исследования, то можно показать, что разность относительных частот больных с наличием симптома до и после лечения в одной группе больше чем в другой, используя для этого соответствующие методы статистики.

[Игорь]

Да, признаки неколичественные.

Для них можно рассчитать, скажем, относительный риск, отношение шансов, разность пропорций. Для их расчета велика или мала численность - не имеет значения. Она берется такая, как есть. Численность будет иметь значение, когда Вы будете считать доверительные интервалы для показателей. Чем больше будет численность, тем точнее интервалы.

[плав]

Да, признаки неколичественные.

Для них можно рассчитать, скажем, относительный риск, отношение шансов, разность пропорций. Для их расчета велика или мала численность - не имеет значения. Она берется такая, как есть. Численность будет иметь значение, когда Вы будете считать доверительные интервалы для показателей. Чем больше будет численность, тем точнее интервалы.

Не совсем так. Вообще-то при планировании исследования необходимо оценить минимальный эффект, ради которого еще стоит проводить исследование и затем набрать столько объектов (пациентов), чтобы этот эффект не пропустить. Например, исследователь можеть считать, что отношение шансов менее 1,2 слишком мало и если такой эффект будет пропущен, то ничего страшного не произойдет. Соответственно, он может рассчитать размер выборки исходя из известной вероятности ошибки 1 типа (0,05), предполагаемой вероятности ошибки 2 типа (например, 0,2) и минимально значимого размера эффекта (1,2 для отношения шансов). Другое дело, что в описании не хватает данных для расчета требуемой численности, но теоретически сделать это можно.

[Докто Светлана]

добрый день, подскажите, если кто помнит!

проводятся клинические исследования по выявлению эффективности препарата (от ОРВИ и гриппа).
какой должен быть объем выборки, чтобы полученные результаты были достоверны?
какая должна быть по объему контрольная группа?

пожалуйста, если кто-то может помочь, буду ооочень благодарна!

минимум 20-25 человек, уже считается достоверной. Контрольная группа может отличатся, в числе на 6-7 человек больше.

[плав]

минимум 20-25 человек, уже считается достоверной. Контрольная группа может отличатся, в числе на 6-7 человек больше.

Круто! Вот это совет, так совет. А откуда Вы это взяли, указать не можете? Ссылочку может?

Для остальных, кто будет читать этот пост - автор не вполне понимает о чем говорит, благодаря таким "советчикам" можно влипнуть очень сильно

[плав]

Решил добавить пример, чтобы было понятно, почему совет "20-25 человек" является полностью ошибочным. Итак, в реальности препарат снижает тяжесть течения заболевания, но (естественно) не у всех пациентов. Скажем, он действует у 10% обследованных. Берем 25 человек, 10% - 2,5 человека (будем считать 2). Итак, в исследуемой группе 2 пациентам станет лучше, остальные не будут отличаться от контроля. Если Вы теперь подставите эти значения в любую программу анализа или подсчитаете достоверности, то получите р=0,15. Иными словами на этой группе найти различий невозможно (тогда о какой достоверности мы говорим)!
Ситуация осложняется тем, что при взятии выборки количество тех, кому станет лучше может быть и 2 и 5 на 25 человек (возьмите 20 белых и 20 фиолетовых фасолен, перемешайте в мешке, затем засуньте руку в мешок и отберите (не видя) восемь, как Вы думаете, будет 4 белых и 4 фиолетовых? Попробуйте).
Вот по этой причине и делается планирование исследования на основании данных пилотных исследований и/или экспертной оценки предполагаемого результата. Например, в приведенном выше случае мощность исследования с 25 человеками в группе контроля и 25 - во вмешательстве (мощность - вероятность найти эффект препарата, если он существует) составляет только 22% (т.е. только в 22% исследований его удастся обнаружить). Это неприемлимо мало. Мощность должна составлять не менее 80%.
Для такой мощности необходимо 186 человек (суммарно, группа контроля и вмешательства).
Если препарат ожидается более эффективным, то можно обйтись меньшим количеством людей. Например, если препарат помогает каждому пятому (эффективность 20%), то надо 88 человек всего (по 44 в группе).
И еще. Максимальная мощность достигается при одинаковой численности группы контроля и вмешательства. Так что "в группе контроля может быть на 6-7 человек больше" является, мягко говоря, ошибочным заявлением.

[Игорь]

В предыдущих постах подробно все описано.

Но несколько фактов не помешают.
Формулы для расчета различаются для случаев, количественные или качественные характеристики придется измерять.
Вот тут основные формулы есть: http://www.marketresearchworld.net/index2....pdf=1&id=23
Вот тут пояснения, какие параметры в формулы подставлять: http://www.ifad.org/gender/tools/hfs/anthropometry/ant_3.htm

А вообще есть масса литературы по теме. Введите в строке поиска: sample size. В сети можно найти и множество калькуляторов, которые проделают за вас все вычисления.

Еще есть несколько книг, где вопросы вычисления потребной численности рассмотрены подробно. Как и следовало ожидать, данная проблема остро стоит не только перед медиками, но и перед маркетологами. Это книги: Голубков "Маркетинговые исследования" и Малхотра с аналогичным названием.

[Helen81]

Объем выборки зависит от вида выборки,гранично допустимой ошибки, уровня вероятности.

[Игорь]

Объем выборки зависит от вида выборки,гранично допустимой ошибки, уровня вероятности.

Совершенно верно. Об этом как раз сказано в предыдущих постах и указанных ссылках.

Но имеется проблема. Часто выборка просто есть, и исследователь не имеет возможности влиять на ее объем. Так сказать, он находится в пассивной роли по отношению к предмету исследования. Например, лечилось 45 пациентов с данной патологий (и взять их негде), а требуется для анализа не менее 250. Либо по финансовым соображениям можно купить 50 животных для эксперимента, а на требуемые 540 просто нет денег.

[Helen81]

Совершенно верно. Об этом как раз сказано в предыдущих постах и указанных ссылках.

Но имеется проблема. Часто выборка просто есть, и исследователь не имеет возможности влиять на ее объем. Так сказать, он находится в пассивной роли по отношению к предмету исследования. Например, лечилось 45 пациентов с данной патологий (и взять их негде), а требуется для анализа не менее 250. Либо по финансовым соображениям можно купить 50 животных для эксперимента, а на требуемые 540 просто нет денег.

И что же можно сделать,чтобы во время защиты "выйти сухим из воды"?

[DoctorStat]

И что же можно сделать,чтобы во время защиты "выйти сухим из воды"?

Нужно рассчитать чувствительность (мощность) метода для использованного в исследовании фиксированного объема выборки. Мощность показывает: какая часть больных будет выявлена (вылечена) с помощью предлагаемого метода. Если эта часть достаточно велика (>80%), то метод применим, и его результаты значимы. В противном случае, если с помощью этого метода Вы ничего не выявили, то это ни о чем не говорит - просто вероятность что-то найти была слишком мала.

Сообщение отредактировал DoctorStat - 29.10.2008 - 11:22

[Парадокс]

Здравствуйте!

нужно рассчитать объем выборки для оценки эффективности лечения. при назначении препарата А - эффективность 43%, при отсутствии лечения - у 24% также позитивный эффект. Учитывая, что признаки качественные - пользуемся критерием хи-квадрат макнемара. Допускается уровень ошибки I рода (a) = .05.

Ели не ошибаюсь, то в 6 версии программы Статистика есть расчет мощности и объема выборки. Как ею пользоваться для критерия хи-квадрат? (у меня английская версия)

Спасибо!

Сообщение отредактировал Парадокс - 29.10.2008 - 21:18