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Sample size calculation and statistical analysis plan
신 임 희
대구가톨릭대학교 의과대학 의학통계학교실
□ 임상시험 : Sample Size Calculation(Determination)
1) 표본수 결정에 들어가기전에....
- sample size의 개념
모집단(population) 표본(sample)
두 집단의 차이가 크면 ? / 표준편차가 크면 ?
모집단(population) 표본(sample)
추정(Estimation)
가설검정(Hypothesis testing)
→ 귀무가설( H 0)/ 대립가설( H 1
)
→ p-value
제3회 임상연구방법론 워크숍
34 대한간학회
검정결과 : H 0 accept H 1
accept
H 0 (true) 옳은 결정 제1종오류 α
H 1 (true) 제2종오류 β 옳은 결정(1-β)
note) . p-value < 인 경우에 귀무가설 기각,
즉, 대립가설을 받아들임
. 이런 오류가 왜 생기는 것인가?
. 유의수준( )의 설정 : = 0.1, 0.05, 0.01
. 검정력(power)의 설정 : =0.80, 0.90
. 가설검정의 형태 : 양측검정 / 단측검정
. 제1종오류와 제 2종오류의 설정 및 percentile
제1종 오류(α) 단측( Zα) 양측( Zα/2)
0.01
0.05
0.10
1.282
1.645
1.282
1.645
1.960
1.645
제2종 오류(β) 검정력 (power) Zβ
0.05
0.10
0.20
0.95
0.90
0.80
1.645
1.282
0.842
2) 적합한 표본수 결정의 중요성
- 윤리적이고 과학적인 면(Ethical and Scientific view)
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- 연구비와 직접적인 관련
- 주요관점(main focus) : 가장 적합한 sample size로 가장 효과적인 연구결과의 기대
note) - 표본의 수가 적으면 좋은가? : 윤리적인면?/과학적인면?
- 표본의 수가 많으면 좋은가? : 윤리적인면?/과학적인면?
note) ICH-E9
3) 적합한 표본수를 결정하기 위해 무엇을 먼저 고려해야 하는가?
- 그룹의 수?
- 연구에 관여하는 센터수?
- 1차 유효성 평가변수 : primary endpoint(variable)?
- 1차 유효성 평가변수의 형태?
- drop rate?
- compliance rate?
- control/treatment의 sample size의 비
- 유의수준, power의 설정
- 기존의 예비연구/참고문헌을 통한 review
- clinical difference의 설정이 가능한가??? (비열등성, 동등성)
note) 변수의 형태 : 양적 (평균, 표준편차 ) /질적(발병률, 반응율)
연구기간을 고려한 유효성 평가변수의 설정
연구대상수는 군간에 항상 같아야 하는가? power problem
4) 표본수를 조금이라도 줄이고 싶다면...
- 1차 유효성 평가변수 : 연속형변수의 이용함
- 측정을 정밀하게 하여 표준편차를 최대한 줄임
- 보다 빈번히 발생하는 변수를 1차 유효성 평가변수로 설정하는 방법
note) 표본의 수가 생각보다 크면, 임상시험을 할 수 없을까?
5) 흔히 발견되는 오류...
- 표본수 계산공식없이 임의로 연구대상수의 결정? 예) 대조군 시험군 각 30명
- 표본수 산출 공식이 있으나 적용이 잘못된 경우?
제3회 임상연구방법론 워크숍
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- 표본수를 계산하는데 필요한 요인(유의수준, power, clinical difference..)??