유전자 시그니처가 재발 위험이 낮은 대상을 식별한다고 가정하면, 이는 인구의 20 %에서 사건 비율이 0.5 (위험 비율 0.5) 감소하고 후 향적 코호트 연구의 샘플을 사용하려는 것입니다. 가정 된 두 그룹에서 동일하지 않은 숫자에 대해 표본 크기를 조정해야합니까?

예를 들어 Collett, D : Medical Research의 생존 데이터 모델링, 제 2 판-제 2 판 2003을 사용합니다. 필요한 총 이벤트 수 d는 다음을 사용하여 찾을 수 있습니다.

$$\begin{equation} d = \frac{(Z_{\alpha/2} + Z_{\beta/2})^2}{p_1 p_2 (\theta R)^2} \end{equation}$$

여기서 및 는 각각 표준 정규 분포 의 상위 및 상위 포인트입니다.Zα/2

$Z_{\alpha/2}$Zβ/2

$Z_{\beta/2}$α/2

$\alpha/2$β/2

$\beta/2$

특정 값의 경우

• p1=0.20
  $p_1=0.20$

  $p_1 = 0.20$

• p2=1−p1
  $p_2=1-p_1$

  $p_2 = 1 - p_1$

• θR=−0.693
  $\theta R=-0.693$

  $\theta R = -0.693$

• α=0.05
  $\alpha =0.05$

  $\alpha = 0.05$ 이므로Z0.025=1.96

  $Z_{0.025}=1.96$

  $Z_{0.025}= 1.96$

• β=0.10
  $\beta =0.10$

  $\beta = 0.10$ 이므로 ,Z0.05=1.28

  $Z_{0.05}=1.28$

  $Z_{0.05} = 1.28$

그리고 하면 에서 으로 감지 될 확률이 90 % 인 90 %의 확률 (반올림)이 필요합니다. 그런 다음 % 수준이θR=logψR=log0.50=−0.693

$\theta R = \log \psi R = \log 0.50 = -0.693$

$$\begin{equation} d = \frac{(1.96 + 1.28)^2}{0.20 \times 0.80\times (\log 0.5)^2}= 137 \end{equation}$$

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