2群の比率の比較試験のためのサンプルサイズの計算
解説
このアプリケーションは、2つの群 (例:新薬群と対照群) の比率を比較する臨床試験のためのサンプルサイズを計算します。試験の目的に応じて、以下の3つの方法から選択できます:
等価性試験 (Equality Test)
- 目的: 2つの治療法の効果に差があるかどうかを検証します。
- 帰無仮説 (H0): p1 = p2 (新薬の奏効率 = 対照薬の奏効率)
- 対立仮説 (Ha): p1 ≠ p2 (新薬の奏効率 ≠ 対照薬の奏効率)
- 帰無仮説が棄却されれば、新薬と対照薬の平均反応率に差があることが示されます。
同等性試験 (Equivalence Test)
- 目的: 2つの治療法の効果が臨床的に意味のある範囲内で同等であることを示します。
- 帰無仮説 (H0): |p1 - p2| ≥ δ (新薬と対照薬の奏効率の差の絶対値 ≥ 同等性マージン)
- 対立仮説 (Ha): |p1 - p2| < δ (新薬と対照薬の奏効率の差の絶対値 < 同等性マージン)
- 帰無仮説が棄却されれば、新薬の奏効率が対照薬と同等であることが示されます。
非劣性試験 (Non-Inferiority Test)
- 目的: 新薬が対照薬に比べて劣っていないこと (非劣性) を示します。
- 帰無仮説 (H0): p1 - p2 ≤ -δ (新薬の奏効率 - 対照薬の奏効率 ≤ -非劣性マージン)
- 対立仮説 (Ha): p1 - p2 > -δ (新薬の奏効率 - 対照薬の奏効率 > -非劣性マージン)
- 帰無仮説の棄却されれば、新薬の真の奏効率が対照薬に対して非劣性であることが示されます。
優越性試験 (Superiority Test)
- 目的: 新薬が対照薬に比べて優れていること (優越性) を示します。
- 帰無仮説 (H0) : p1 - p2 ≤ δ (新薬の奏効率 - 対照薬の奏効率 ≤ 優越性マージン)
- 対立仮説 (Ha) : p1 - p2 > δ (新薬の奏効率 - 対照薬の奏効率 > 優越性マージン)
- 帰無仮説の棄却されれば、新薬の真の奏効率が対照薬よりも優れていることが示されます。
- 優越性マージンには、通常 0 を設定します。
統計的に信頼できる結果を得るために必要なサンプルサイズを事前に計算することで、過小なサンプルサイズによる検出力不足や、過大なサンプルサイズによる不必要なリソースの浪費を避けることができます。
R の出力結果
R出力図形
AI による R 出力結果の解説
データ
結果
{{ reasonForNoResults }}
有意水準 \( \alpha \) の調整 (等価性試験は両側検定となります): \[ \alpha_{adjusted} = \frac{\alpha}{2} \]
正規分布の逆関数の計算: \[ z_{\alpha} = \Phi^{-1}(1 - \alpha) \] \[ z_{\beta} = \Phi^{-1}(1 - \beta) \] ここで、\( \Phi^{-1} \) は標準正規分布の逆関数 (累積分布関数の逆関数) を表し、\( 1 - \beta \) は検出力を表します。
サンプルサイズの計算: \[ n_1 = \frac{(z_{\alpha} + z_{\beta})^2 (p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)/k)}{(p_1 - p_2)^2} \] \[ n_1 = \frac{(z_{\alpha} + z_{\beta/2})^2 (p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)/k)}{(|p_1 - p_2| - delta)^2} \] \[ n_1 = \frac{(z_{\alpha} + z_{\beta})^2 (p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)/k)}{((p_1 - p_2) + delta)^2} \] \[ n_1 = \frac{(z_{\alpha} + z_{\beta})^2 (p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)/k)}{((p_1 - p_2) - delta)^2} \]
ここで、
- \( n_1 \) は被験群のサンプルサイズ
- \( k = \frac{n_1}{n_2} \) は割り付け比 (被験群:対照群)
- \( \delta \) は{{ settings['試験タイプ'] }}マージン (通常は 0 を設定します)
対照群のサンプルサイズ \( n_2 \) は \( n_2 = \frac{n_1}{k} \) で計算されます。
検出力の計算:
検出力は、このサンプルサイズの計算から探索法にて逆算して求めます。
注意: 実際のサンプルサイズは切り上げた整数値を使用します。
クラウド R 分析