Analiza snage za studije preživljavanja
Analiza snage za studije preživljavanja određuje koliko je sudionika — i koliko je promatranih događaja — potrebno kako bi log-rank test ili Coxova regresija imali dovoljnu vjerojatnost otkrivanja klinički značajne razlike u preživljavanju između skupina. Temeljne formule izveli su Schoenfeld (1981.) i Lachin (1981.) te one i dalje predstavljaju standardni pristup u planiranju kliničkih ispitivanja.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Sample Size and Power Analysis for Survival Analysis (Log-rank and Cox Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Coxov model proporcionalnih opasnostiEpidemiologija↔ compare
- Procjenitelj preživljenja Kaplan-MeierAnaliza preživljavanja↔ compare
- Log-rank test za usporedbu krivulja preživljenjaAnaliza preživljavanja↔ compare
- Analiza snage za testove proporcijaStatistika↔ compare
- Analiza snage za t-testStatistika↔ compare
- Analiza snage utemeljena na simulaciji (snaga Monte Carla)Statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →