Çalışmam İçin Kaç Hasta Gerekli? Örneklem Büyüklüğü ve Power Analizi
Örneklem büyüklüğünün neden tek bir formülden ibaret olmadığını, hangi girdilerin gerektiğini ve sonuçların nasıl raporlanacağını açıklayan uygulamalı rehber.
Önce primer soruyu tanımlayın
Power analizi, hangi sonucun esas alınacağı belli olmadan anlamlı değildir. Primer endpoint, ana grup karşılaştırması ve planlanan istatistiksel model tanımlanmalıdır. Aynı çalışma için sürekli bir sonlanım, ikili bir sonlanım veya zamana bağlı bir sonlanım farklı örneklem büyüklükleri gerektirebilir.
Etki büyüklüğü nereden gelir?
Beklenen etki yalnızca önceki bir çalışmanın p-değerinden alınmamalıdır. Klinik olarak anlamlı en küçük fark, pilot veri, güvenilir literatür tahminleri ve ölçüm değişkenliği birlikte değerlendirilmelidir. Fazla iyimser etki varsayımı, yetersiz örneklem büyüklüğüne yol açabilir.
Kayıp oranını unutmayın
Hesaplanan sayı analize girmesi gereken kişi sayısıysa, takip kaybı, uygunsuzluk veya teknik veri kaybı bekleniyorsa başlangıç örneklemi buna göre artırılmalıdır.
Raporlama
İyi bir power raporu; kullanılan test veya model, alfa, hedeflenen güç, etki büyüklüğü, varyans veya olay oranı varsayımı, grup oranı ve kayıp düzeltmesini açıkça belirtir. Tek başına “G*Power ile hesaplandı” cümlesi yöntemsel ayrıntıyı karşılamaz.
Bu konu kendi çalışmanızda nasıl uygulanmalı?
Çalışma tasarımı, endpoint, veri yapısı ve yayın hedefi birlikte değerlendirilmelidir.
Projenizi anlatınPower hizmetini inceleyin