Kengo Nagashima



SAS program

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Lu, et al. (2008)

Lu, et al. (2008) らは、単調欠測、MAR を仮定したもとで、MMRM を用いた解析を想定し、最終時点の平均パラメータの群間差に対する Wald 検定に基づくサンプルサイズ設計の方法を議論しており、本ページはこの方法を実装した Web アプリです。 詳細は論文をご参照下さい。 JavaScript で作成しています。

下記の例の様に $\mathbf{R}_a$ 等については、行ごとに入力し、要素はスペースで区切ってください。
$\mathbf{p}_a$ は各時点の非欠測の割合で、要素はスペースで区切ってください。 例では、ベースラインは $100\%$、二時点目は $90\%$、3次点目には $80\%$、最終時点で $70\%$ が観測できることを見込んでいます。
割付比については、$\lambda \gt 1$ のときにA群の例数が多くなります ($n_a = \lambda n_b$)。 例えば、$\lambda = 2$ では、$n_a = 2 n_b$ です。

アプリ

入力

計算結果

計算条件

参考文献

  1. Lu K, Luo X, Chen PY. Sample size estimation for repeated measures analysis in randomized clinical trials with missing data. International Journal of Biostatistics 2008; 4(1): Article 9. [Web]

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