ANALYSISSample Size and Power Analy

ANALYSIS
Sample Size and Power Analysis

Randomization was of attendees within senior centers, with equal numbers assigned to the intervention and usual care groups. Senior centers are the clustering units; the number of centers (clusters) is 10. The average cluster size is 23.2 (S.D.=12.6) with a range from 10 to 45. The intracluster correlation coefficient was posited to be low (0.02 or less). Power calculations were based on examinations of the least detectable differences under a variety of scenarios. The original set of calculations assumed that because of random assignment, there is no need to adjust for covariates. Change (from baseline) in endpoint means at 12 months was examined [43]. The nature of the MINT-TLC intervention has been shown in some studies to yield heterogeneous variances; thus power was calculated, adjusting for unreliability of blood pressure measures with and without heterogeneous variances [44].

Based on estimates from other clinical trials in uncontrolled hypertensive patients [8,11,15,45], it was estimated that the cross-sectional standard deviations (SD) of systolic/diastolic BP at baseline would be between 9 and 15 mm Hg. However, the observed standard deviations ranged from 14 to 18, with an average of about 16.5 for SBP; for DPB, the range of SDs was from 5.48 to 9.63 in the literature, but was observed to range from 10 to 11, with an average of about 10.7. The observed mean differences were posited to be from 3 to 8 for SBP and from 2 to 6 for DBP. The original assumptions were as follows: α = .05 for a two-tailed test; 1-β = .80 and above; δ=μ1-μ2 = 3-8-units for SBP and 2-6 for DBP; σ2 = (5-20)2 for SBP and (5-15)2 for DBP; R (reliability) = .90. Calculations were performed for SBP with heterogeneous variances over time ranging from a difference of 1 to 3 SD units, and with correlations between baseline and endpoint ranging from .5 to .7. Original calculations accounted for attrition and considered only three waves of data over one year. Assuming an SD of 12 or less, with ρ =.5 or higher, power was estimated at 0.80 or greater to detect endpoint differences of 5 points, with sample sizes of 100 per group (see Figure 3, panel a). With regard to diastolic blood pressure, it was found that differences of four to six points could be detected, assuming that SDs range from 8 to 15. For example, as shown in the graph, power is greater than .80 (α = .05 for a two-tailed test), assuming δ=μ1-μ2 = 5-units of SBP, and σ2 = (5-10)2. As reviewed above, based on the results from previous studies regarding effect sizes and standard deviations, this was a plausible scenario at the time of proposal development. Because some of the assumptions above did not hold, power calculations were performed again after baseline data were collected based on actual observed values for this study. This exercise presents a case study in the degree of convergence between power calculations performed based on assumptions and based on observed data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์
ขนาดตัวอย่างและวิเคราะห์พลังงาน

Randomization มีผู้เข้าร่วมประชุมภายในศูนย์อาวุโส มีจำนวนเท่ากับการแทรกแซงและกลุ่มดูแลตามปกติ อาวุโสเป็นหน่วยระบบคลัสเตอร์ หมายเลขศูนย์ (คลัสเตอร์) คือ 10 มีขนาดคลัสเตอร์เฉลี่ย 23.2 (S.D.=12.6) กับช่วงตั้งแต่ 10 ถึง 45 สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ intracluster ได้ posited จะต่ำ (0.02 หรือน้อยกว่า) คำนวณพลังงานได้ตามตรวจสอบความแตกต่างน้อยสามารถตรวจสอบได้ภายใต้สถานการณ์ที่หลากหลาย ชุดคำนวณสันนิษฐานว่า เนื่องจากกำหนดสุ่ม ไม่จำเป็นต้องปรับ covariates เปลี่ยนแปลง (จากพื้นฐาน) หมายถึงปลายทางในเดือน 12 ได้กล่าวถึง [43] ลักษณะของสู่โรงกษาปณ์ TLC ได้รับการแสดงในบางการศึกษาเพื่อหาผลต่างแตกต่างกัน ดังนั้น พลังงานคำนวณ การปรับปรุงสำหรับ unreliability วัดความดันโลหิตมี และไม่ มีผลต่างที่แตกต่างกัน [44] .

ตามประเมินจากอื่น ๆ ทดลองทางคลินิกในผู้ป่วยที่แพงกว่า hypertensive [8,11,15,45], มันถูกคาดว่า จะเหลวมาตรฐานส่วนเบี่ยงเบน (SD) ของ systolic/diastolic BP ที่พื้นฐานจะอยู่ระหว่าง 9 และ 15 mm Hg อย่างไรก็ตาม ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานพบอยู่ในช่วง 14 ถึง 18 โดยเฉลี่ยประมาณ 16.5 สำหรับ SBP สำหรับ DPB ช่วงขององค์กรได้จาก 5.48 9.63 ในวรรณคดี แต่สังเกตช่วง 10 11 โดยเฉลี่ยประมาณ 10.7 ความแตกต่างเฉลี่ยที่สังเกตได้ posited จาก 3 ถึง 8 สำหรับ SBP และ จาก 2 ถึง 6 สำหรับ DBP สมมติฐานเดิมเป็นดังนี้: α =.05 การทดสอบสองหาง 1-β =.80 ขึ้น ไป Δ = μ1-μ2 = 3-8-หน่วย SBP และ 2-6 สำหรับ DBP Σ2 = 2 (5-20) SBP และ 2 (5-15) สำหรับ DBP R (ความน่าเชื่อถือ) =.90 คำนวณถูกทำสำหรับ SBP ต่างแตกต่างกันตั้งแต่ความแตกต่างของหน่วย SD 1-3 เวลา และความสัมพันธ์ระหว่างพื้นฐานและปลายทางตั้งแต่ครั้งที่ 5 .7 คำนวณเดิมคิด attrition และพิจารณาคลื่นข้อมูลเพียงสามปี สมมติว่าเป็น SD 12 หรือน้อยกว่า มีρ =ครั้งที่ 5 หรือสูงกว่า พลังงานได้ประมาณที่ 080 หรือมากกว่าเพื่อตรวจหาปลายทางแตกต่าง 5 จุด มีขนาดตัวอย่าง 100 สำหรับแต่ละกลุ่ม (ดูรูปที่ 3 แผง) เกี่ยวกับความดันโลหิต diastolic จะพบว่า ไม่พบความแตกต่างของจุดสี่ถึงหก สมมติว่าองค์กรอยู่ในช่วงตั้งแต่ 8 ถึง 15 ตัวอย่าง ดังแสดงในกราฟ พลังงานเป็นมากกว่า.80 (α =.05 การทดสอบสองหาง), สมมติว่าδ = μ1-μ2 = 5-หน่วยของ SBP, σ2 = (5-10) 2 เป็นทานเหนือ ตามผลจากการศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับขนาดผลและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน นี้ได้รับมือสถานการณ์สมมติที่เวลาของการพัฒนาข้อเสนอ เนื่องจากสมมติฐานข้างต้นอย่างใดอย่างหนึ่งไม่ได้ถือ คำนวณพลังงานได้ทำอีกครั้งหลังจากพื้นฐานข้อมูลถูกรวบรวมไว้ตามค่าสังเกตที่แท้จริงสำหรับการศึกษานี้ แบบฝึกหัดนี้นำเสนอกรณีศึกษาในระดับของการบรรจบกันระหว่างคำนวณพลังงานที่ดำเนินตามสมมติฐาน และตามข้อมูลที่พบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์
ขนาดตัวอย่างและอำนาจการวิเคราะห์สุ่มเป็นผู้เข้าร่วมประชุมภายในศูนย์อาวุโสที่มีจำนวนเท่ากันที่กำหนดให้มีการแทรกแซงและกลุ่มการดูแลตามปกติ ศูนย์อาวุโสเป็นหน่วยการจัดกลุ่ม; จำนวนของศูนย์ (กลุ่ม) คือ 10 คลัสเตอร์ขนาดเฉลี่ย 23.2 (SD = 12.6) กับช่วง 10-45 ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ intracluster ถูก posited จะต่ำ (0.02 หรือน้อยกว่า) การคำนวณการใช้พลังงานขึ้นอยู่กับการตรวจสอบความแตกต่างที่ตรวจพบอย่างน้อยภายใต้ความหลากหลายของสถานการณ์ ชุดเดิมของการคำนวณสันนิษฐานว่าเป็นเพราะการกำหนดแบบสุ่มมีความจำเป็นต้องปรับตัวแปรไม่มี เปลี่ยนแปลง (จาก baseline) ในปลายทางที่หมายถึง 12 เดือนที่ถูกตรวจสอบ [43] ลักษณะของการแทรกแซง MINT-TLC ได้รับการแสดงในการศึกษาบางส่วนให้ผลผลิตแปรปรวนต่างกันจึงมีอำนาจที่คำนวณได้ปรับค่าควบคู่กับมาตรการความดันโลหิตที่มีและไม่มีความแปรปรวนต่างกัน [44] จากการประเมินจากการทดลองทางคลินิกอื่น ๆ ที่ไม่สามารถควบคุมความดันโลหิตสูงใน ผู้ป่วย [8,11,15,45] มันเป็นที่คาดว่าการเบี่ยงเบนตัดมาตรฐาน (SD) ของ systolic / diastolic BP ที่ baseline จะอยู่ระหว่าง 9 และ 15 มิลลิเมตรปรอท แต่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานการปฏิบัติระหว่าง 14-18 มีเฉลี่ยประมาณ 16.5 เพื่อ SBP; เพราะ DPB ช่วงของเอกสารความปลอดภัยเป็น 5.48-9.63 ในวรรณคดี แต่ก็สังเกตเห็นช่วง 10-11 กับค่าเฉลี่ย ประมาณ 10.7 สังเกตเห็นความแตกต่างของค่าเฉลี่ยกำลัง posited จะ 3-8 เพื่อ SBP และ 2-6 เพื่อ DBP สมมติฐานเดิมมีดังนี้α = .05 สำหรับการทดสอบแบบสองด้าน; 1-β = .80 ขึ้นไปδ = μ1-μ2 = 3-8 หน่วยสำหรับ SBP และ 2-6 เพื่อ DBP; σ2 = ( 5-20) 2 SBP และ (5-15) 2 DBP; R (ความน่าเชื่อถือ) = .90 คำนวณได้ดำเนินการ SBP ด้วยความแปรปรวนแตกต่างกันในช่วงเวลาที่แตกต่างกันตั้งแต่ 1 ถึง 3 หน่วย SD และมีความสัมพันธ์ระหว่างพื้นฐานและปลายทางตั้งแต่ 0.5-0.7 เดิมการคำนวณสัดส่วนการขัดสีและการพิจารณาเพียงสามคลื่นของข้อมูลกว่าหนึ่งปี สมมติว่า SD จาก 12 หรือน้อยกว่าด้วยρ = 0.5 หรือสูงกว่าพลังงานที่ประมาณ 0.80 หรือมากขึ้นในการตรวจสอบความแตกต่างที่ปลายทางจาก 5 จุดที่มีขนาดตัวอย่างจาก 100 ต่อกลุ่ม (ดูรูปที่ 3 แผง) ในเรื่องเกี่ยวกับความดันโลหิตด้วยมันก็พบว่ามีความแตกต่างของ 4-6 จุดที่สามารถตรวจพบสมมติว่า SDs ช่วง 8-15 ตัวอย่างเช่นตามที่แสดงในกราฟอำนาจมากกว่า .80 (α = .05 สำหรับการทดสอบแบบสองด้าน) สมมติว่าδ = μ1-μ2 = 5 หน่วยของ SBP และσ2 = (5-10) 2 . ในขณะที่ดูข้างต้นขึ้นอยู่กับผลจากการศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับขนาดของผลกระทบและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนี้เป็นสถานการณ์ที่เป็นไปได้ในช่วงเวลาของการพัฒนาข้อเสนอ เพราะบางส่วนของข้อสมมติฐานดังกล่าวข้างต้นไม่ได้ถือการคำนวณพลังงานได้ดำเนินการอีกครั้งหลังจากที่ข้อมูลพื้นฐานที่เก็บอยู่บนพื้นฐานของค่าสังเกตที่เกิดขึ้นจริงสำหรับการศึกษานี้ การออกกำลังกายนี้นำเสนอกรณีศึกษาในระดับของการบรรจบกันระหว่างการคำนวณอำนาจดำเนินการขึ้นอยู่กับสมมติฐานและขึ้นอยู่กับข้อมูลที่สังเกตได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขนาดตัวอย่างและอำนาจการวิเคราะห์การวิเคราะห์

ใช้ถูกของผู้เข้าร่วมประชุมในศูนย์อาวุโสกับเท่ากับตัวเลขได้รับการแทรกแซงและกลุ่มดูแลตามปกติ ศูนย์อาวุโสจะเป็นหน่วย หมายเลขศูนย์ ( กลุ่ม ) 10 . คลัสเตอร์ขนาดเฉลี่ย 23.2 ( S.D . = 12.6 ) กับช่วงจาก 10 ถึง 45 การ intracluster สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เป็น posited ต้องต่ำ ( 0.02 หรือน้อยกว่า )การคำนวณพลังงานที่ใช้ในการสอบของความแตกต่างน้อยได้ภายใต้ความหลากหลายของสถานการณ์ ชุดเดิมของการคำนวณสันนิษฐานว่าเพราะงานสุ่ม ไม่จําเป็นต้องปรับความรู้ . เปลี่ยน ( จากค่าเริ่มต้น ) ใน endpoint หมายถึงเวลา 12 เดือนตรวจสอบ [ 43 ]ธรรมชาติของ mint-tlc แทรกแซงได้รับการแสดงในการศึกษาบางส่วนจะให้ผลต่างกัน แปรปรวน ดังนั้นพลังงานที่ถูกคำนวณสำหรับการ unreliability ความดันโลหิตวัดที่มีและไม่มีข้อมูลความแปรปรวน [ 44 ] .

ตามประมาณการจากการทดลองทางคลินิกในผู้ป่วยความดันโลหิตสูงที่ควบคุมไม่ได้ [ 8,11,15,45 ]มันคือประมาณว่ามีค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( SD ) ของ systolic / diastolic BP ที่ 0 จะอยู่ระหว่าง 9 และ 15 มม. ปรอท . อย่างไรก็ตาม สังเกตส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานระหว่าง 14 ถึง 18 , กับค่าเฉลี่ยของประมาณ 16.5 สำหรับเงินเดือน เพราะ dpb ช่วงของ SDS จาก 4.88 ถึง 9.63 ในวรรณคดี แต่พบว่าในช่วง 10 ถึง 11 คน โดยเฉลี่ยประมาณ 10.7 .และหมายถึงสิ่งที่แตกต่างกันได้ตั้งแต่ 3 ถึง 8 และเงินเดือนจาก 2 ถึง 6 สำหรับ DBP . สมมติฐานเดิม ดังนี้ α = . 05 สำหรับการทดสอบสองหาง 1 - บีตา = . 80 ขึ้นไป δ = μ 1 - μ 2 = 3-8-units สำหรับและสำหรับ DBP SBP 2-6 ; σ 2 = ( 5-20 ) 2 สำหรับ SBP และ DBP 5-15 ) 2 ; R ( 2 ) = 90 .สำหรับการคำนวณจำนวนดังกล่าวกับข้อมูลความแปรปรวนตลอดเวลา ตั้งแต่ความแตกต่างของ 1 หน่วย SD และมีความสัมพันธ์ระหว่าง 0 และ ( ตั้งแต่ 5 ถึง 7 . การคิดการพิจารณาต้นฉบับและเพียงสามคลื่นของข้อมูลมากกว่าหนึ่งปี สันนิษฐานว่าเป็น SD 12 หรือน้อยกว่ากับρ = 5 หรือสูงกว่า อำนาจอยู่ที่ประมาณ 080 หรือมากกว่าเพื่อตรวจสอบข้อมูลความแตกต่าง 5 จุด โดยขนาดตัวอย่างกลุ่มละ 100 ( ดูรูปที่ 3 แผง ) เกี่ยวกับความดันโลหิตสูง พบว่า ความแตกต่างของ สี่ถึงหกจุด สามารถตรวจพบได้ สมมติว่า SDS ตั้งแต่ 8 ถึง 15 ตัวอย่างเช่น ดังแสดงในกราฟ อำนาจ มากกว่า 80 ( α = . 05 สำหรับการทดสอบสองหาง )สมมติว่าδ = μ 1 - μ 2 = 5-units ของ SBP และσ 2 = ( 5-10 ) 2 . เท่าที่ตรวจสอบข้างต้น จากผลการศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับขนาดของผล และค่า เบี่ยงเบนมาตรฐาน นี้เป็นสถานการณ์ที่เป็นไปได้ในเวลาของการพัฒนาข้อเสนอ เพราะบางส่วนของสมมติฐานข้างต้นไม่ได้ค้างพลังการคำนวณได้อีกครั้งหลังจากที่ข้อมูลพื้นฐานที่เก็บตามจริงสังเกตค่าสำหรับการศึกษานี้ การออกกำลังกายนี้นำเสนอกรณีศึกษาในระดับของการบรรจบกันระหว่างพลังการคำนวณดำเนินการตามสมมติฐานและอยู่บนพื้นฐานของข้อมูล .