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统计学 > 应用

arXiv:2505.19666 (stat)
[提交于 2025年5月26日 ]

标题: 体内研究模型的统计功效和样本量计算

标题: Computation of statistical power and sample size for in vivo research models

Authors:Hasan Al-Nashash, Jiajin Wei, Ke Yang, Ayman Alzaatreh, Mohsen Adeli, Tiejun Tong, Angelo All
摘要: 样本量计算在生物医学体内研究调查中至关重要,主要原因有两个:设计最节省资源的研究以及保护伦理问题(当活体动物作为测试对象时)。在此背景下,功效分析已被广泛应用于通过预设所需的统计功效和显著性水平来计算样本量。为了验证零假设是否成立,重复测量方差分析(ANOVA)用于检验多个实验组与对照组之间的差异。本文重点介绍先验功效分析,用于检验多个参数并计算实验设计的功效,适合于重复测量ANOVA试验组的样本量计算。我们首先从生物医学研究的实际角度描述重复测量ANOVA和统计功效。此外,我们使用G*Power软件并通过三个组和五个时间点的重复测量ANOVA实例进行先验功效分析。我们的目标是避免使用典型的技术性统计语言,这将使实验者更自信地制定功效计算和样本量计算,并使其更加简单和准确。
摘要: Sample size calculation is crucial in biomedical in vivo research investigations mainly for two reasons: to design the most resource-efficient studies and to safeguard ethical issues when alive animals are subjects of testing. In this context, power analysis has been widely applied to compute the sample size by predetermining the desired statistical power and the significance level. To verify whether the assumption of a null hypothesis is true, repeated measures analysis of variance (ANOVA) is used to test the differences between multiple experimental groups and control group(s). In this article, we focus on the a priori power analysis, for testing multiple parameters and calculating the power of experimental designs, which is suitable to compute the sample size of trial groups in repeated measures ANOVA. We first describe repeated measures ANOVA and the statistical power from a practical aspect of biomedical research. Furthermore, we apply the G*Power software to conduct the a priori power analysis using examples of repeated measures ANOVA with three groups and five time points. We aim not to use the typical technically adapted statistical language. This will enable experimentalists to confidently formulate power calculation and sample size calculation easier and more accurately.
评论: 30页,2个图,4个表格
主题: 应用 (stat.AP)
引用方式: arXiv:2505.19666 [stat.AP]
  (或者 arXiv:2505.19666v1 [stat.AP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2505.19666
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Angelo All [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 5 月 26 日 08:24:24 UTC (725 KB)
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