ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การวิเคราะห์อำนาจการทดสอบสำหรับการศึกษาการรอดชีพ×ตัวประมาณค่าการรอดชีพแบบแคปแลน-ไมเออร์×
สาขาวิชาสถิติศาสตร์การวิเคราะห์การอยู่รอด
ตระกูลHypothesis testSurvival analysis
ปีกำเนิด19811958
ผู้ริเริ่มKaplan, E. L. & Meier, P.
ประเภทSample size determination for survival outcomesNon-parametric survival estimator
แหล่งต้นตำรับSchoenfeld, D. A. (1981). The asymptotic properties of nonparametric tests for comparing survival distributions. Biometrika, 68(1), 316–319. DOI ↗Kaplan, E. L. & Meier, P. (1958). Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457–481. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นlog-rank power analysis, cox regression power analysis, survival power analysis, Sağkalım Analizi Güç Analiziproduct-limit estimator, km curve, kaplan-meier sağkalım analizi
ที่เกี่ยวข้อง62
สรุปPower analysis for survival studies determines how many participants — and how many observed events — are required so that a log-rank test or Cox regression has a sufficient probability of detecting a clinically meaningful difference in survival between groups. The foundational formulas were derived by Schoenfeld (1981) and Lachin (1981) and remain the standard approach in clinical trial planning.The Kaplan-Meier estimator, introduced by Kaplan and Meier in 1958, is a non-parametric method that estimates the survival curve — the probability of remaining event-free over time — from right-censored time-to-event data. The log-rank test is the companion procedure used to compare survival curves between groups.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v2
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Survival Analysis Power Analysis · Kaplan-Meier. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare