Võimsusanalüüs elulemusuuringutele
Elulemusuuringute võimsusanalüüs määrab, kui palju osalejaid – ja kui palju vaadeldud sündmusi – on vaja, et log-rank testil või Coxi regressioonil oleks piisav tõenäosus tuvastada kliiniliselt oluline erinevus rühmade elulemuses. Põhivalemid tuletasid Schoenfeld (1981) ja Lachin (1981) ning need on endiselt standardne lähenemine kliiniliste uuringute planeerimisel.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Schoenfeld, D. A. (1981). The asymptotic properties of nonparametric tests for comparing survival distributions. Biometrika, 68(1), 316–319. DOI: 10.1093/biomet/68.1.316 ↗
- Lachin, J. M. (1981). Introduction to sample size determination and power analysis for clinical trials. Controlled Clinical Trials, 2(2), 93–113. DOI: 10.1016/0197-2456(81)90001-5 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Sample Size and Power Analysis for Survival Analysis (Log-rank and Cox Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/et/statistics/power-analysis-survival
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Coxi proportsionaalne riskimudelEpidemioloogia↔ compare
- Kaplan-Meieri elulemuse estimaatorElukestusanalüüs↔ compare
- Log-rank testi ellujäämiskõverate võrdlemiseksElukestusanalüüs↔ compare
- Jõudluse analüüs proportsioonitestide jaoksStatistika↔ compare
- T-testi võimsusanalüüsStatistika↔ compare
- Simulatsioonipõhine võimsusanalüüs (Monte Carlo võimsus)Statistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →