Помогите рассчитать объем выборки! Опции

[nokh]

Какой программой оптимально пользоваться для моих скромных целей расчета объема выборки?

http://statpages.org/proppowr.html При 0,43 и 0,24, альфа=0,05 и бета=0,20 дает по 106 в группах.

[DrgLena]

Ну плацебо на то и плацебо, что его эффект имеется по сравнению с отсутствием лечения, пилюльку то больной получает.
Вот ваши объяснения по М-Н я не поняла.
Значение критерия МакНемара рассчитывается по формуле:
хи2 = (|B-C|-1)^2/(B+C).

Т.е. интересует только разница по диагонали, и даже если в=0, расчет критерия возможен.
Если можно подробней про М-Н, поскольку мощность исследования при этом очень важна, т.к. в формулу вообще не входит а и d, т.е. объем выборки не важен.
А если бы до лечения жалобы были не у всех больных, то тогда критерий применим?
Программа Statistica предлагает анализ мощности и расчет размера выборок, в том числе и при использовании критерия М-Н и естественно они не совпадают, с расчетами для не связанных выборок.

[Игорь]

Глава 4 книги Fleiss J.L., Levin B., Paik M.C. Statistical methods for rates and proportions - Wiley, 2003.

[DrgLena]

К сожалению, под рукой только Петри "Наглядная статистики в медицине" и русский вариант в переводе Леонова и английский вариант. Там написано, что две группы могут быть связанными или зависимыми,т.е. каждый пациент может быть обследован в двух различных состояниях, условиях. Каждый пациент классифицируется согласно тому, имеется ли определенное свойство в обоих сотсояниях, только в одном состоянии или ни в одном из них. (табл 24.2). Или The two groups are related or dependent, e.g. each individual
may be measured in two different circumstances. Every individual is classified according to whether the characteristic is present in both circumstances, one circumstance only, or in neither (Table 24.2).
Я понимаю, что у меня где то логическое заблуждение, но и у Ребровой тоже не внятно написано про этот критерий, поэтому и не доходит.

[DrgLena]

Мак-Немар отвлек от темы, про размер выборки, можно ручками посчитать, M.Bland предлагает для двух долей:
=(1,96+0,84)^2*(0,43*(1-0,43)+(0,24*(1-0,24)))/0,19^2=93
1,96 для альфа =0,05
0,84 для мощности 80%


Сообщение отредактировал DrgLena - 31.10.2008 - 15:02

[плав]

Мак-Немар отвлек от темы, про размер выборки, можно ручками посчитать, M.Bland предлагает для двух долей:
=(1,96+0,84)^2*(0,43*(1-0,43)+(0,24*(1-0,24)))/0,19^2=93
1,96 для альфа =0,05
0,84 для мощности 80%

Так это та формула, которую я выше писал и даже объяснил, как она получается (оригинально, по-моему, это работа Cohen).
Что касается Мак-Немара там проблема в том, что критерий МакНемара предполагает наличие двух независимых исходов. Поэтому чаще всего его используют для парных дизайнов с разными людьми (например, подобрали пары - один с новым лечением, другой - со старым, а затем смотрим, у как наступало ухудшение). Варианты:
++ у обоих улучшение (не интересно)
-- у обоих ухудшение (не интересно)
+- улучшения у леченного новым, ухудшение у леченного старым (в пользу Ha, то, что в формулах обозначается b)
-+ улучшение у леченного старым, ухудшение у леченного новым (в пользу Ho, то, что в формулах обозначается c)
Соответственно, если мы берем одного человека и состояние до-после и исход есть-нет, то что мы имеем
-+ до было плохо, стало хорошо
-- до было плохо и осталось плохо
Других вариантов просто - по дизайну - быть не может (соответственно, с нет, величины для формулы, нет).
Вот я и спрашиваю, как в этой ситуации применить МакНемара. Вот если бы популяция состояла из пациентов с разной степенью тяжести, тогда можно и у одного человека:
-- было плохо и осталось плохо
++ было хорошо и осталось хорошо
+- было хорошо, стало плохо
-+ было плохо стало хорошо
А то, что в этой ситуации можно применять другие подходы - это да.

[DrgLena]

Очевидно, нам попадаются разные примеры использования критерия М-Н.
Мне все же ближе то, что связанные выборки - это одни и те же больные, например до и после воздействия. Часто, при описании этого критерия примеры приводят по диагностике двумя методами, но у одних и тех же больных. Поскольку табличку я пришпилить не могу (не получается), поясню примерчиком. Есть группа из 20 больных, из которых до лечения жалоба была у 18, а у 2 не было. После лечения, в этой же группе больных жалоба сохранялась у 11, а 9 больных жалоб не предъявляли (но у 2-х и не было). Тогда таблица для расчета критерия М-Н будет a=2, b=7, c=0, d=11. Интересующая разница b-с=7 и величина критерия=5,14 р=0,023. Это верно? Я проверила этот ручной расчет с работой программы. В одной переменной проставила 2 "0" и 18 "1", а в другой переменной 9 "0" и 11 "1" и получила таке же значение критерия и р по b-c.

[плав]

В том случае, если жалобы могли появиться - тогда да, МакНемара использовать можно:
++ были жалобы и сохранились
+- были жалобы и исчезли
-+ не было жалоб и появились
-- не было жалоб и не появилось
Но вот если один вариант не возможен (появление жалоб невозможно, если их не было вначале), то МакНемаром пользоваться нельзя. Он обязательно требует возможности в рамках эксперимента всех четырех типов отклика (рассчитывается из допущения такой возможности).

[DrgLena]

Спасибо!!

Но все же, я не смогла найти нужную информацию, возможно, она в ссылке Игоря, не доступной мне. Нигде не написано, что не может быть нулевого значения в клетке b или c, критерий с нулевым значением считается во всех программах и калькуляторах в сети, не рассчитывается, естественно только соответствующее значение OR.

http://www.graphpad.com/quickcalcs/McNemar1.cfm
http://faculty.vassar.edu/lowry/propcorr.html
http://ourworld.compuserve.com/homepages/j...sax/mcnemar.htm

Только в последней ссылке есть замечание, относительно величины b и c.
Если можно дайте ссылку на ограничение при нулевом значении одной из величин, поскольку у нас часто используют этот критерий при сравнении диагностики новых методов с «золотым стандартом», при котором все случаи диагностируются.


Сообщение отредактировал DrgLena - 1.11.2008 - 00:08

[Парадокс]

Доктор Стат, Лена, nokh, Плав и Игорь - спасибо за помощь.

Благодаря вашей дискуссии мне проще вникнуть в детали предстоящей работы. В принципе, порядок формирования групп (примерное число наблюдений) при подсчетах различными методами не слишком отличается.
Если не ошибаюсь, для медицинских исследований, t-критерий не подходит, нужны непараметрические методы. Если я планирую перемешивать пациентов на втором этапе - критерий Мак-Немара сам собой отпадает, предстоит пользоваться хи-квадрат. Полагаю также, разумно будет воспользоваться таблицами для рандомизации.

[nokh]

Если не ошибаюсь, для медицинских исследований, t-критерий не подходит, нужны непараметрические методы.

Ошибаетесь. Любой статистический критерий имеет ограничения и всегда стоит непростой вопрос соответствия матемамической модели реальным данным. Просто неправильное использование t-критерия перешло всякие границы разумного, а сейчас этот процесс вплотную подбирается и к классическим непараметрическим методам. Если признак в генеральной совокупности распределен нормально, а выбока случайная - нет ничего лучше t-критерия Стьюдента, т.к. это самый мощный критерий. Это уже многократно звучало на форуме. Для его непараметрического аналога - критерия Манна-Уитни - при заданной мощности потребуется больше наблюдений. Но и здесь есть ограничения - распределения должны принадлежать к одному типу, а зачастую в контроле и опыте, у здоровых и больных и т.д. мы имеем симметричное и асимметричное распределения или разную степень асимметрии.

[Игорь]

Но все же, я не смогла найти нужную информацию, возможно, она в ссылке Игоря, не доступной мне.

В Интернете есть совершенно невинный сайт http://ebdb.ru. Никаких авторских прав данный сайт сам не нарушает. Боже упаси!
А Мак-Немар (как аппроксимация хи-квадрат, так и точная версия) есть в модуле "Точные критерии" программы AtteStat.

Сообщение отредактировал Игорь - 2.11.2008 - 19:17

[DrgLena]

Игорь! это жестоко. Вы меня отослали к книге с весьма привлекательным для меня названием Fleiss J.L., Levin B., Paik M.C. Statistical methods for rates and proportions - Wiley, 2003.
Вот только жаль, что на сайте, который вы привели, есть только линк на gigapedia.org, а оттуда на amazon, где цена 101$. Но тем не менее, ночной поиск дал результат. Книга у меня есть. И если у вас тоже 3-е издание, то и вы найдете ответ на мой вопрос, он на стр. 379, вернее там табличка с нулевым значением в одной из клеток.
Спасибо вам большое за ссылку, хотелось именно самой разобраться.

[nokh]

Вот только жаль, что на сайте, который вы привели, есть только линк на gigapedia.org, а оттуда на amazon, где цена 101$...

А мне ресурс очень понравился, вот уж спасибо Игорю так спасибо! Весь день под впечатлением и до сих пор не отошел На гигипедии нужно смотреть не комменты, а линки! http://gigapedia.org/browse.category:64.html
Кстати более раннее издание книги Флейса есть на русском (в библиотеке брал): Флейс Дж. Статистические методы для изучения таблиц долей и пропорций (Пер. с англ.). Москва: Финансы и статистика, 1989, 319 с.

Сообщение отредактировал nokh - 3.11.2008 - 19:35

[плав]

Игорь! это жестоко. Вы меня отослали к книге с весьма привлекательным для меня названием Fleiss J.L., Levin B., Paik M.C. Statistical methods for rates and proportions - Wiley, 2003.
Вот только жаль, что на сайте, который вы привели, есть только линк на gigapedia.org, а оттуда на amazon, где цена 101$. Но тем не менее, ночной поиск дал результат. Книга у меня есть. И если у вас тоже 3-е издание, то и вы найдете ответ на мой вопрос, он на стр. 379, вернее там табличка с нулевым значением в одной из клеток.
Спасибо вам большое за ссылку, хотелось именно самой разобраться.

Проблема не с наличием нуля в ячейке с, а принципиальной невозможностью иметь пары типа с. Если пара типа с принципиально возможна, т.е. могут быть первым значением пары 0 или 1 и вторым значением пары 0 и 1, т.е. все 4 типа пар принципиально существуют - тогда метод подходит. Если же нет, как когда берут больных и смотрят, что с ними происходит, то тогда метод не применим.