Hallo liebes Forum,
ich sitze an einer Fallzahlplanung für eine klinische Studie, weiß nicht so recht weiter und hoffe ihr könnt mir helfen.
Folgendes Problem:
Eine Patientengruppe wird von einem Untersucher mit 2 verschiedenen Methoden zu unterschiedlichen Zeitpunkten untersucht. die Einschätzung des untersuchten Parameters erfolgt ordinal skaliert (vorhanden, teilweise vorhanden, nicht vorhanden). Es gibt auch nur diesen einen Parameter.
Es soll die Übereinstimmung der Messergebnisse untersucht werden.
Wie muss ich G.Power einstellen, damit ich die benötigte Fallzahl herausbekomme bei einer erwarteten Übereinstimmung der Einschätzung von 0.75.
Vielen Dank
Prain
Fallzahlplanung mit G.Power zur Übereinstimmung von Messergebnissen
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Prain126
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dutchie
- Beiträge: 2767
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: Fallzahlplanung mit G.Power zur Übereinstimmung von Messergebnissen
Hallo Prain
1. ordinal Wicoxon
schauen unter t-Test --> Wilcoxon --> Wiederholungsmessung --> matched pairs.
Das ist aber nur asymptotisch, aber egal. Es wird wahrscheinlich auch über t getestet.
Die Effektsize ist ein dz, das beschreibt eher einen Unterscheid als eine Übereinstimmung,
ist irgendein Cohen dings,
insofern weiß ich nicht was deine 0.75 bedeuten soll,
Variiere die Effektstärke durch von klein 0.2, mittel 0.5, groß 0.8, um einen Eindruck zu gewinnen.
groß wäre, großer Unterschied, aber aber mir scheint du willst keinen Unterschied feststellen?
Da müsste man "andersrum denken". Auf jeden fall auch beta bestimmen.
Es gilt: je größer die Stichproben, umso eher werden kleine Effekte signifikant,
wenn du jetzt keinen Unterschied feststellen willst, brauchst du nur die Stichprobe klein machen
--> zweiseitig einstellen
bei zweiseitig, normal, alpha = 0.05, beta = 0.05, dz =0.2 --> N= 343
--> bei dem N wird der kleine Unterschied signifikant!
2. nominal Vorzeichentest
Man kann auch Einzelfallanalytisch ( bei wiederholter Messung) herangehen und dann über Binomialtest kommen.
vielleicht 0.75 --> 75 % Übereinstimmung? dann nominalskaliert denken!
--> gpower exact--> binomial test --> auch mal ins gpower manual schauen
dann ist aber "teilsvorhanden" ein problem, weil es verschieden Arten und Richtungen des Unterschieds gibt!
normal ist die eine Methode eher sensitiv und die anderer eher spezifisch...
--> also sich erstmal klar machen wie das ausgewertet werden soll!
--> exact signtest binomial (Vorzeichentest)
--> H0: p =0.5 H1: p= 0.75 --> g = 0.25, alpha = beta = 0.05 --> N = 49
bei 49 leuten hab ich mehr als 50% Übereinstimmung, Ho wird abgelehnt.
echt wieder tricky :(das stimmt so nicht, weil deine H0 ist H0: p = 0.75 und H1: p < 0.75
also doch einseitig! ("ich denke nur laut, bzw. schriftlich)
bei gpower ist aber immer H0: p= 0.5 eingestellt:(
also noch mal neu-->
3. exact --> generic binomial test
--> da kann man jetzt zwei wahrscheinlichkeiten einstellen
z.B. p1 = 0.60 und p2 = 0.75, einseitig, alpha = beta = 0.05 --> N = 107
bei N = 107 wird der Unterscheid zwischen 75% und 60% signifikant.
wenn p1 an p2 heranrückt wird N größer
aber wie gesagt das hat nur zwei Ausgänge
M1 sagt vorhanden und M2 sagt nicht vorhanden
ist derselbe Unterscheid wie
M1 sagt teils vohanden und M2 sagt nicht vorhanden
also auch problematisch!
prima jetzt haben wir eine range von N = 49 bis N = 343
3. kommt mir an besten vor...
gruß
dutchie
1. ordinal Wicoxon
schauen unter t-Test --> Wilcoxon --> Wiederholungsmessung --> matched pairs.
Das ist aber nur asymptotisch, aber egal. Es wird wahrscheinlich auch über t getestet.
Die Effektsize ist ein dz, das beschreibt eher einen Unterscheid als eine Übereinstimmung,
ist irgendein Cohen dings,
insofern weiß ich nicht was deine 0.75 bedeuten soll,
Variiere die Effektstärke durch von klein 0.2, mittel 0.5, groß 0.8, um einen Eindruck zu gewinnen.
groß wäre, großer Unterschied, aber aber mir scheint du willst keinen Unterschied feststellen?
Da müsste man "andersrum denken". Auf jeden fall auch beta bestimmen.
Es gilt: je größer die Stichproben, umso eher werden kleine Effekte signifikant,
wenn du jetzt keinen Unterschied feststellen willst, brauchst du nur die Stichprobe klein machen
--> zweiseitig einstellen
bei zweiseitig, normal, alpha = 0.05, beta = 0.05, dz =0.2 --> N= 343
--> bei dem N wird der kleine Unterschied signifikant!
2. nominal Vorzeichentest
Man kann auch Einzelfallanalytisch ( bei wiederholter Messung) herangehen und dann über Binomialtest kommen.
vielleicht 0.75 --> 75 % Übereinstimmung? dann nominalskaliert denken!
--> gpower exact--> binomial test --> auch mal ins gpower manual schauen
dann ist aber "teilsvorhanden" ein problem, weil es verschieden Arten und Richtungen des Unterschieds gibt!
normal ist die eine Methode eher sensitiv und die anderer eher spezifisch...
--> also sich erstmal klar machen wie das ausgewertet werden soll!
--> exact signtest binomial (Vorzeichentest)
--> H0: p =0.5 H1: p= 0.75 --> g = 0.25, alpha = beta = 0.05 --> N = 49
bei 49 leuten hab ich mehr als 50% Übereinstimmung, Ho wird abgelehnt.
echt wieder tricky :(das stimmt so nicht, weil deine H0 ist H0: p = 0.75 und H1: p < 0.75
also doch einseitig! ("ich denke nur laut, bzw. schriftlich)
bei gpower ist aber immer H0: p= 0.5 eingestellt:(
also noch mal neu-->
3. exact --> generic binomial test
--> da kann man jetzt zwei wahrscheinlichkeiten einstellen
z.B. p1 = 0.60 und p2 = 0.75, einseitig, alpha = beta = 0.05 --> N = 107
bei N = 107 wird der Unterscheid zwischen 75% und 60% signifikant.
wenn p1 an p2 heranrückt wird N größer
aber wie gesagt das hat nur zwei Ausgänge
M1 sagt vorhanden und M2 sagt nicht vorhanden
ist derselbe Unterscheid wie
M1 sagt teils vohanden und M2 sagt nicht vorhanden
also auch problematisch!
prima jetzt haben wir eine range von N = 49 bis N = 343
3. kommt mir an besten vor...
gruß
dutchie
