• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권3호
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• pp.321-328
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• 2018

In clinical trials with repeated measurements, the time-averaged difference (TAD) may provide a more powerful evaluation of treatment efficacy than the rate of changes over time when the treatment effect has rapid onset and repeated measurements continue across an extended period after a maximum effect is achieved (Overall and Doyle, Controlled Clinical Trials, 15, 100-123, 1994). The sample size formula has been investigated by many researchers for the evaluation of TAD in two treatment groups. For the evaluation of TAD in multi-arm trials, Zhang and Ahn (Computational Statistics & Data Analysis, 58, 283-291, 2013) and Lou et al. (Communications in Statistics-Theory and Methods, 46, 11204-11213, 2017b) developed the sample size formulas for continuous outcomes and count outcomes, respectively. In this paper, we derive a sample size formula to evaluate the TAD of the repeated binary outcomes in multi-arm trials using the generalized estimating equation approach. This proposed sample size formula accounts for various correlation structures and missing patterns (including a mixture of independent missing and monotone missing patterns) that are frequently encountered by practitioners in clinical trials. We conduct simulation studies to assess the performance of the proposed sample size formula under a wide range of design parameters. The results show that the empirical powers and the empirical Type I errors are close to nominal levels. We illustrate our proposed method using a clinical trial example.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.587-597
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• 2018

조사목적에 부합하는 표본 자료를 얻기 위해서는 추출방법 및 조사방법 결정, 설문지 작성 등의 절차가 필요하며 중요한 결정 중 하나가 표본크기 공식의 적용이다. 표본크기 공식은 추출방법에 따른 목표오차와 총비용 등을 설정함으로써 결정되는데 본 논문에서는 단순임의추출에서 목표오차와 예상 응답률이 주어져 있을 때 과거 및 현재 시점의 모집단의 변동과 과거 자료의 추정오차 및 응답률을 사용한 표본크기 공식을 제안한다. 실제조사에서는 설계가중치 외에도 여러 가중치가 복합적으로 적용되는 추정량을 사용하고 있는데 본 논문에서는 설계가중치와 무응답 보정계수를 사용한 추정량에서의 표본크기 공식을 유도하며 이것은 시점별 조사방법이 달라질 경우 응답률에 차이가 발생하는 현상을 반영한 공식이 될 수 있다. 또한 모의 실험을 통하여 기존의 표본크기 공식과 비교함으로써 제안된 공식의 다양한 적용방안을 살펴본다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제22권4호
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• pp.389-399
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• 2015

It is important not to overcalculate sample sizes for clinical trials due to economic, ethical, and scientific reasons. Kang and Kim (2014) investigated the accuracy of a well-known sample size calculation formula based on the approximate power for continuous endpoints in equivalence trials, which has been widely used for Development of Biosimilar Products. They concluded that this formula is overly conservative and that sample size should be calculated based on an exact power. This paper extends these results to binary endpoints for three popular metrics: the risk difference, the log of the relative risk, and the log of the odds ratio. We conclude that the sample size formulae based on the approximate power for binary endpoints in equivalence trials are overly conservative. In many cases, sample sizes to achieve 80% power based on approximate powers have 90% exact power. We propose that sample size should be computed numerically based on the exact power.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.643-652
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• 2019

본 연구에서는 반복조사의 표본재설계에서 설계요소를 반영한 표본수 결정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다단추출과 층화다단추출 등에 적용할 수 있으며 시점간 모집단 구성 변화, 집락효과, 표본할당 등의 주된 설계요소가 갖는 표본오차에 대한 영향력을 구분하여 반영하므로 보다 전략적인 표본수 결정이 가능할 수 있다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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• pp.461-471
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• 2012

Most useful statistical techniques in six sigma DMAIC are hypothesis testing and interval estimation. So this paper reviews and derives sample size formula by considering significance level, power of detectability and effect difference. The quality practioners can effectively interpret the practical and statistical significance with the rational sample sizing.

• 품질경영학회지
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• 제28권2호
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• pp.17-38
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• 2000

In application, sample size determination is one of the important problems in designing an experiment. A large amount of literature has been published on the problem of determining sample size and power for various statistical models. In practice, however, it is not easy to calculate sample size and/or power because the formula and other results derived from statistical model are scattered in various textbooks and journal articles. This paper describes some previously published theories that have practical relevance for sample size and power determination in various statistical problems, including life-testing problems with censored cases and introduces a statistical package which calculates sample size and power according to the results described. The screens and numerical results made by the package are demonstrated.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1249-1263
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• 2009

표본수 결정에서 요구되는 검정력 함수는 연구가설에 상응하는 가장 적절한 검정방법에 의한 것이어야 한다. 의학연구의 논문에 자주 나타나는 순위자료 또는 범주형 빈도자료의 분석에는 비모수적 방법이 적절하며, 본 논문에서는 단변량 및 이변량 순위변수에 대한 윌콕슨-만-휘트니(Wilcoxon-Mann-Whitney; WMW) 검정법에 의한 표본수 결정방법을 제시한다. 단변량 순위변수의 윌콕슨 검정에서는 귀무가설과 대립가설 하의 분산을 이용한 표본수 공식이 귀무가설 하의 분산만 이용한 표본수 공식보다 정확하지만, 대립가설 하의 분산식에 나타나는 확률값이 일반적으로 알려져 있지 않으므로 이 확률값의 추정이 문제가 된다. 모의실험으로 두 방법에 대한 장, 단점을 알아본다. 효능과 안전성의 이변량 순위변수에서는 이변량 WMW 검정법에 의한 표본수 결정방법이 모수적 검정법에 의한 표본수 결정방법보다 더욱 바람직하다.

• 응용통계연구
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• 제20권1호
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• pp.183-194
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• 2007

이 논문에서는 두 독립인 이항 확률의 비교에서 이항 확률 중 하나 또는 모두가 0.05보다 작을 경우의 두 확률의 비교에 대한 표본수 계산의 문제를 다루었다. Whitte-more(1981)는 여러 공변량에 근거한 로지스틱 회귀를 이용하여 극소 확률의 경우에 대한 수정 표본수 공식을 제안하였다. 이를 독립된 비율의 비교에 적용하여 이로부터 계산한 표본수는 일반적으로 많이 사용하는 근사 정규 방법, 특히 극소 비율의 비교에 대한 방법이 아닌 근사 정규 방법의 표본수 보다도 훨씬 큰 표본수를 제시하고 있다. 그러므로, 응용분야의 통계인들은 극소 반응 확률에 근거한 임상 시험을 계획할 경우 계획의 단계에서 의도하는 검정력을 확보하기 위해 교과서에 제시된 표본수 공식이나 부표에 의존한다면 위험할 수 있음을 이 논문의 결과가 말해 주고 있다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제16권1호
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• pp.53-57
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• 2013

목적: 임상 연구의 통계 분석에 있어서 표본수 산출의 의미와 기본 방식에 대해서 알고자 한다. 대상 및 방법: 자료의 분류, 연구 디자인 및 도출하고자 하는 결과의 성격에 따라 각기 다른 식을 적용시켜 표본수를 산출 한다. 결과: 표본수 산출은 임상 연구를 시작하기 전에 선행되어야 하며, 적절한 표본수 산출은 유의한 결론 도출에 필수 불가결하다. 결론: 표본수 산출은 에러나 작은 변수에 민감하기 때문에 특정 식에 적용시킬 때는 주의를 요한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1243-1251
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• 2010

임상시험을 시행하는 경우 위약을 신약과 비교하는 경우가 대다수이다. 기존에 독립인 두 모 집단의 표본수를 계산하는 방법으로 모수적 방법에서는 t검정을 이용하였고, 비모수적 방법에서는 Wilcoxon 순위합검정 (Wilcoxon, 1945)을 이용하였다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법과, Kim (1994)이 선형위치통계량에 기초하여 계산한 검정력의 결과를 이용하여 표본수 구하는 방법을 제안한다. 또한 앞서 제안한 방법의 표본수를 기존의 Wilcoxon 순위합검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 공식을 이용한 표본수, 그리고 모수적 방법을 이용한 t검정의 표본수와 비교하였다.