Убедитесь, что ПО R Project включает установленные пакеты mvtnorm, PowerTOST и TrialSize.
|
Библиотека PowerTOST Примеры протестированы на пакете powerTOST версии 1.3.6 (если версия указана, то команда тестировалась в указанной версии пакета), пример использования expsampleN.TOST описан отдельно для пакета версии 1.3.6. и 1.4.6, со списком изменений можно ознакомиться по ссылке: changelog. Для того что бы узнать версию пакета можно воспользоваться командой packageVersion(‘powerTOST’). |
|
| Подключение библиотеки PowerTOST | library(PowerTOST) |
| Список дизайнов | known.designs() |
| Значение CV по известному значениею ДИ | CVfromCI(lower=0.9, upper=1.1, n=18, design=’2X2′, alpha=0.05) |
| Объем выборки для стандартного дизайна по CV | sampleN.TOST(alpha=0.05, targetpower=0.9, theta0=0.95, CV=0.2, design=’2X2′) |
| Значение PolledCV по данным нескольких исследований | CV = c (0.32, 0.2, 0.23) n = c (18, 20, 26) design = c (‘2X2’, ‘2X2’, ‘2X2’) cvdata = data.frame(CV, n, design) CVpooled(cvdata) |
| PooledCV и верхняя граница доверительного интервала для CV, подготовка cvdata из предыдущего примера (1.4.6) | print(CVpooled(cvdata, alpha=0.2, robust=TRUE), digits=4, verbose=TRUE) |
| Объем выборки с учетом данных нескольких CV с учетом ожидаемой мощности (1.3.6) | expsampleN.TOST(alpha=0.05, targetpower=0.8, theta0=0.95, CV=c(0.15,0.2,0.25), dfCV=c(20,24,22), design=’2X2′) |
| Объем выборки с учетом данных нескольких CV с учетом ожидаемой мощности (1.4.6) |
CVs <- c(0.25, 0.3)
dfs <- c(22, 10)
expsampleN.TOST(CV=CVs, prior.parm = list(df = dfs))
|
| Расчет мощности | power.TOST (alpha = 0.05, CV=0.2, n=22, design =’2X2′) |
| Подробная информация | https://cran.r-project.org/web/packages/PowerTOST/ |
|
Библиотека TriaSize |
|
| Подключение библиотеки TrialSize | library(TrialSize) |
| Пропорции. 2 группы. Равенство. | TwoSampleProportion.Equality(alpha=0.05, beta=0.2, p1=0.6, p2=0.7, k=1, delta=0.1) |
| Пропорции. 2 группы. Эквивалентность. | TwoSampleProportion.Equivalence(alpha=0.05, beta=0.2, p1=0.6, p2=0.7, k=1, delta=0.1, margin=0.2) |
| Пропорции. 2 группы. Не меньшая эффективность/превосходство. | TwoSampleProportion.NIS(alpha=0.05, beta=0.2, p1=0.6, p2=0.7, k=1, delta=0.1, margin=0.2) |
| alpha – significance level beta – power = 1-beta p1 – the mean response rate for test drug p2 – the rate for reference drug k=n1/n2 delta=p1-p2 margin – the superiority or non-inferiority margin |
|
| Ссылка | Chow SC, Shao J, Wang H. Sample Size Calculation in Clinical Research. New York: Marcel Dekker, 2003 |
| Подробная информация | https://cran.r-project.org/web/packages/TrialSize/ |
|
Библиотека randomizeR |
|
| Создать объект с характеристиками рандомизации: Random Allocation Rule | rar <- rarPar(24) |
| Создать объект с характеристиками рандомизации: Permuted Block Randomization | pbr <- pbrPar(rep(4, 24/4)) |
| Создать объект с характеристиками рандомизации: Big Stick Design | bsd <- bsdPar(24, 2) |
| Генерировать последовательсность | rarS <- genSeq(rar, r = 1, seed = 123) |
| Получить результат | result <- getRandList(rarS) |
| Вывести результат | t(result) |
| Ссылки:
|
|
|
Библиотека randomizeBE |
|
| Создать объект рандомизации | rl <- RL4(nsubj=24, blocksize=4, seqs=c("TR","RT"), seed=0) |
| Вывести результат | print(rl, sumry=TRUE) |