Non Inferiority Margin Berechnung Forex

Power (Stichprobengröße) Taschenrechner Berechnen Sie, wie groß Ihre klinische Studie muss mit unseren einfach zu bedienen Online-Taschenrechner Es gibt mehrere verschiedene Stichprobengrößenrechner - wählen Sie die richtige je nach der Art der klinischen Prüfung, die Sie planen (superiorityequivalencenon-inferiority) und Die Natur der primären Ergebnisvariablen (binarycontinuous). Eine Überlegenheit Studie ist eine, wo Sie nachweisen möchten, dass eine Behandlung oder Intervention besser als eine andere (oder besser als keine Behandlungintervention) ist. Eine Äquivalenz-Studie ist, wo Sie nachweisen möchten, dass eine neue Behandlung ist nicht besser oder schlechter als eine bestehende Behandlung und Nicht-Unterlegenheit ist zu zeigen, dass eine neue Behandlung ist nicht schlechter als eine bestehende Behandlung. Diese Rechner basieren auf Näherungen zur Normalverteilung und sind möglicherweise nicht für kleine Probengrößen geeignet. Diese Taschenrechner wurden auf Richtigkeit gegen veröffentlichte Papiere getestet. Dieser Rechner funktioniert nicht korrekt ohne JavaScript. Binary Outcome Nicht-Unterlegenheit Studie Ein binäres Ergebnis hat zwei Kategorien, wie Todesfall, Krankenhausaufenthalt - yesno, therapeutische Erfolgsfehler und so weiter. Dieser Rechner ist für binäre Ergebnisse in parallelen Gruppe Nicht-Inferiority-Studien entwickelt. Der Prozentsatz der Patienten, die die primäre Ergebnisdefinition (z. B. den prozentualen Anteil überleben) erfüllen, wird zwischen zwei randomisierten Gruppen verglichen. Die Nullhypothese ist, dass der Prozentsatz für die auf der Standardbehandlung besser ist als der Prozentsatz für die auf der experimentellen Behandlung um einen Betrag d. Durch Zurückweisung von H 0. Nehmen wir die alternative Hypothese an, dass der Prozentsatz für diejenigen der neuen Behandlung pi s minus d oder besser ist: mit anderen Worten, dass die experimentelle Behandlung besser ist als die Standardbehandlung oder nur etwas schlechter (bis d). Wir nennen die neue Behandlung in dieser Situation nicht minderwertig. Sie müssen die Nicht-Unterlegenheitsgrenze (d) definieren, sodass eine größere Differenz als dies in der Praxis von Bedeutung wäre. Sie sollten in der Regel davon ausgehen, dass der prozentuale Erfolg sowohl in der Standard - als auch in der experimentellen Behandlungsgruppe derselbe ist, es sei denn, Sie haben gute Gründe zu der Annahme, dass eine Behandlung tatsächlich dem anderen überlegen ist. Nicht-Inferiority-Tests Das Ziel von Nicht-Unterlegenheitsversuchen ist es Eine neuartige Behandlung einer aktiven Behandlung zu vergleichen, um zu zeigen, dass sie nicht klinisch schlechter bezüglich eines bestimmten Endpunktes ist. Es wird davon ausgegangen, dass die Vergleichsbehandlung eine signifikante klinische Wirkung (gegen Placebo) aufweist. Diese Studien werden häufig in Situationen verwendet, in denen die Verwendung einer Überlegenheitsstudie gegen eine Placebo-Kontrolle als unethisch betrachtet werden kann. Nicht-Unterlegenheit wird am leichtesten mit einem Konfidenzintervall (CI) Ansatz beurteilt. Zuerst legen wir eine Nicht-Unterlegenheitsspanne fest, d. Dies ist die maximale Differenz, die wir in einer gegebenen Richtung vornehmen können, wenn die neue Behandlung nicht (klinisch) unterlegen ist. Liegt ein Konfidenzintervall von 95 für die Differenz zwischen Behandlungsmitteln oberhalb oder unterhalb dieses Grenzwertes (in einer günstigen Richtung), so gilt die Nichtunterlegenheit als erbracht. Angenommen, eine Testbehandlung, T, wird als minderwertig betrachtet, wenn sie eine Messung von 3 Punkten oder mehr unterhalb einer Kontrollbehandlung C im Mittel erzeugt. Wenn eine 95 CI für die Differenz zwischen den Mitteln T C über d -3 liegt, dann wird die Testbehandlung als nicht unter Kontrolle betrachtet. Das folgende Diagramm zeigt mögliche Ergebnisse: Die Auswahl der Minderwertigkeitsspanne d beeinflusst die Stichprobengrößenberechnung und den Abschluss der Studie. Eine allgemeine Faustregel ist, dass diese Menge wesentlich kleiner (12 oder 13) sein muss als die minimale klinische Differenz, die wir verwenden könnten, um die Stichprobengröße in einem Überlegenheitstest zu berechnen. Einige Weblinks und Artikel: