У нас есть потенциальный биомаркер для предсказания, есть ли у пациента рак или нет. Результат теста биомаркера - бинарный, положительный или отрицательный. Мы хотим получить представление о количестве пациентов, которые необходимо протестировать, чтобы определить, является ли этот биомаркер хорошим предиктором или нет.
Из чтения в интернете кажется, что нужно искать чувствительность (по количеству случаев) и специфичность (по количеству контролей). Предполагается, что вы должны рассматривать эту ситуацию как тест пропорции одной выборки, но остается неясным, как вам следует оценивать чувствительность и диапазон, к которому вы готовы, за исключением. Если, скажем, я считаю любой биомаркер с чувствительностью выше 0,8 «хорошим», как бы вы установили две переменные? Я хотел бы, чтобы моя нулевая гипотеза была биомаркером не лучше, чем случайное назначение, то есть чувствительность 0,5. Может ли кто-нибудь привести пример наилучшего способа сделать это (особенно если это в R).
Ответы:
x
x
Существует как минимум два подхода - аналитический и имитационный.
pwr
Пакет вR
уже существует , чтобы помочь с этой конструкцией - вам необходимо установить его первым. Далее вам понадобится размер эффекта, затем функция, которую вы хотитеpwr.p.test
.Когда у вас есть данные, вы можете запустить тест (я буду имитировать данные для аргументации).
РЕДАКТИРОВАТЬ: Если вам больше нравится подход моделирования, то вы можете сделать это следующим образом: установить
и разреши
runTest
будетпоэтому оценка мощности
источник