Мне любопытно узнать, есть ли у кого-нибудь конкретная ссылка (текстовая или журнальная статья), чтобы поддержать общепринятую в медицинской литературе практику расчета размера выборки с использованием параметрических методов (т. Е. Предполагающих нормальное распределение и определенную дисперсию измерений) когда анализ результатов первичного испытания будет сделан с использованием непараметрических методов.
Пример: первичным результатом является время до рвоты после введения определенного лекарства, которое, как известно, имеет среднее значение 20 минут (SD 6 минут), но имеет заметно искаженное распределение. Расчет размера выборки производится с допущениями, перечисленными выше, по формуле
,
где изменяется в зависимости от желаемых ошибок и .α β
Однако из-за асимметрии распределения анализ первичного результата будет основан на рангах (непараметрический метод, такой как U-критерий Манна-Уитни).
Поддерживается ли эта схема авторами в статистической литературе, или должны быть выполнены непараметрические оценки размера выборки (и как это будет сделано)?
Я думаю, что для простоты расчета приемлемо выполнять вышеуказанную практику. В конце концов, оценки размера выборки - это просто оценки, которые уже делают несколько предположений, и все они, вероятно, немного (или очень!) Неточны. Тем не менее, мне любопытно узнать, что думают другие, и, в частности, узнать, есть ли ссылки, подтверждающие эту линию рассуждений.
Большое спасибо за любую помощь.
источник
Некоторые люди, похоже, используют концепцию асимптотической относительной эффективности Питмана (ARE), чтобы раздуть размер выборки, полученный с помощью формулы размера выборки для параметрического теста. По иронии судьбы, чтобы его вычислить, нужно снова предположить распределение ... см., Например, размер выборки для U-критерия Манна-Уитни. В конце статьи есть несколько ссылок, которые предоставляют указатели для дальнейшего чтения.
источник