silverbird194
New member
[Hàng Nghìn Khách Hàng Đã Tin Dùng - Bạn Cũng Nên Thử!]: (https://shorten.asia/mk8mXarZ)
** Tính toán kích thước mẫu trong nghiên cứu lâm sàng **
** Hashtags: ** #clinicalresearch #statistic #Samplesize
**Giới thiệu**
Tính toán kích thước mẫu là một phần thiết yếu của nghiên cứu lâm sàng.Chúng được sử dụng để xác định số lượng người tham gia cần thiết trong một nghiên cứu để đạt được mức sức mạnh thống kê mong muốn.Sức mạnh của một nghiên cứu là xác suất phát hiện sự khác biệt thực sự giữa các nhóm can thiệp và kiểm soát.
** Phương pháp **
Có một số phương pháp khác nhau để tính toán cỡ mẫu.Phương pháp được sử dụng phổ biến nhất là thử nghiệm t.Thử nghiệm t được sử dụng để so sánh các phương tiện của hai nhóm.Cỡ mẫu cho thử nghiệm t được tính toán bằng công thức sau:
`` `
n = (zα / 2)^2 * σ^2 / d^2
`` `
Ở đâu:
* n = số lượng người tham gia trong mỗi nhóm
* Zα/2 = Giá trị tới hạn của phân phối T cho mức ý nghĩa mong muốn (α)
* σ = độ lệch chuẩn của dân số
* d = sự khác biệt nhỏ nhất giữa các phương tiện của hai nhóm mà bạn muốn có thể phát hiện
**Kết quả**
Kết quả tính toán kích thước mẫu sẽ cung cấp cho bạn số lượng người tham gia cần thiết trong mỗi nhóm để đạt được mức sức mạnh thống kê mong muốn.Thông tin này là rất cần thiết để lập kế hoạch cho một nghiên cứu lâm sàng.
**Cuộc thảo luận**
Tính toán kích thước mẫu là một phần quan trọng của nghiên cứu lâm sàng.Chúng giúp đảm bảo rằng các nghiên cứu được cung cấp đầy đủ để phát hiện sự khác biệt thực sự giữa các nhóm can thiệp và kiểm soát.Bằng cách sử dụng tính toán kích thước mẫu, bạn có thể tăng khả năng nghiên cứu của bạn thành công.
**Người giới thiệu**
* Altman, D. G., & Bland, J. M. (1995).Ghi chú thống kê: Tính toán kích thước mẫu để so sánh hai phương tiện.BMJ, 310 (6974), 753-755.
* Cohen, J. (1988).Phân tích sức mạnh thống kê cho khoa học hành vi (tái bản lần 2).Hillsdale, NJ: Erlbaum.
* Kraemer, H. C., & Thiemann, S. (2002).Phân tích sức mạnh thống kê cho các thử nghiệm lâm sàng (tái bản lần 2).New York: Wiley.
=======================================
[Hàng Nghìn Khách Hàng Đã Tin Dùng - Bạn Cũng Nên Thử!]: (https://shorten.asia/mk8mXarZ)
=======================================
**Sample size Calculations in Clinical Research**
**Hashtags:** #clinicalresearch #statistics #Samplesize
**Introduction**
Sample size calculations are an essential part of clinical research. They are used to determine the number of participants needed in a study to achieve a desired level of statistical power. The power of a study is the probability of detecting a true difference between the intervention and control groups.
**Methods**
There are a number of different methods for calculating sample size. The most commonly used method is the t-test. The t-test is used to compare the means of two groups. The sample size for a t-test is calculated using the following formula:
```
n = (zα/2)^2 * σ^2 / d^2
```
where:
* n = the number of participants in each group
* zα/2 = the critical value of the t-distribution for the desired level of significance (α)
* σ = the standard deviation of the population
* d = the smallest difference between the means of the two groups that you want to be able to detect
**Results**
The results of a sample size calculation will provide you with the number of participants needed in each group to achieve a desired level of statistical power. This information is essential for planning a clinical research study.
**Discussion**
Sample size calculations are an important part of clinical research. They help to ensure that studies are adequately powered to detect a true difference between the intervention and control groups. By using a sample size calculation, you can increase the likelihood of your study being successful.
**References**
* Altman, D. G., & Bland, J. M. (1995). Statistics notes: Calculating sample sizes for comparing two means. BMJ, 310(6974), 753-755.
* Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
* Kraemer, H. C., & Thiemann, S. (2002). Statistical power analysis for clinical trials (2nd ed.). New York: Wiley.
=======================================
[Sản Phẩm Được Đánh Giá Cao - Đặt Mua Ngay để Kiểm Chứng!]: (https://shorten.asia/mk8mXarZ)
