Styrkeanalyse for overlevelsesstudier
Styrkeanalyse for overlevelsesstudier bestemmer hvor mange deltakere – og hvor mange observerte hendelser – som kreves for at en log-rank-test eller Cox-regresjon skal ha tilstrekkelig sannsynlighet for å oppdage en klinisk meningsfull forskjell i overlevelse mellom grupper. De grunnleggende formlene ble utledet av Schoenfeld (1981) og Lachin (1981) og forblir standardtilnærmingen i planlegging av kliniske studier.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Sample Size and Power Analysis for Survival Analysis (Log-rank and Cox Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Cox proporsjonal hazard-modellEpidemiologi↔ compare
- Kaplan-Meier overlevelsesestimatorOverlevelsesanalyse↔ compare
- Log-rank-test for sammenligning av overlevelseskurverOverlevelsesanalyse↔ compare
- Styrkeanalyse for proporsjonstesterStatistikk↔ compare
- Styrkeanalyse for t-testenStatistikk↔ compare
- Simuleringsbasert styrkeanalyse (Monte Carlo-styrke)Statistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →