1. Planiranje veličine uzorka

2. NE “Lies, damned lies and…” već pursuit of truth amid uncertainty
Što NIje statistika?
NE “Lies, damned lies and…”
već pursuit of truth amid uncertainty
NE “You can prove anything with…”
već it can be misused
NE “number crunching”
već numerate common sense

3. Ključan čimbenik pri donošenju ispravih zaključaka iz našeg istraživanja je:

4. VELIČINA UZORKA
Klinički pokusi trebaju imati dovoljno statističke snage da detektiraju razlike između skupina koje se smatraju klinički interesantnima.
Stoga je izračun potrebne veličine uzorka (uz unos prikladnih razina značajnosti i snage) esencijalni dio istraživanja.
Npr. skrivanje učinkovitog lijeka od bolesnika
Statistički je utvrđeno da lijek A nije učinkovitiji od placeba iako je u stvarnosti lijek A značajno učinkovitiji! Posljedica

5. VELIČINA UZORKA - Posljedice male veličine uzorka?
U istraživanju o sigurnosti korištenja novoga lijeka uslijed malog uzorka nije utvrđena statistički značajna razlika u sigurnosti lijeka između intervencijske i kontrolne skupine i zaključeno je da je da je the tranquilizer thalidmide safe drug iako je uzrokovao oštećenja u fetusa (Miller, 1978).
Skrivanje učinkovitog lijeka od bolesnika
……..
Npr. skrivanje učinkovitog lijeka od bolesnika
Statistički je utvrđeno da lijek A nije učinkovitiji od placeba iako je u stvarnosti lijek A značajno učinkovitiji! Posljedica

6. šest ključnih pitanja vezanih uz veličinu uzorka
Koja je glavna svrha kliničkoga pokusa?
Koja je primarna mjera ishoda na pacijentima?
Kako će se podatci analizirati da bi se utvrdila razlika između terapijskih skupina? (test statistika: t-test , X2…)
Kakvi se rezultati očekuju sa standardnom terapijom (varijabilnost – standardna devijacija)?
Ho i HA, Kolika je minimalna stvarno značajna razlika u učincima terapije (efekt) i s kojim stupnjem sigurnosti se detektira? ( ,  i )
Kako se tretiraju odstupanja od protokola i izlazak pacijenata iz studije?

7. Pokušajte odgovoriti na postavljenja pitanja za studiju:

8. IZRAČUN VELIČINE UZORKA JE SAMO PROCJENA!!!
Parameteri koji se koriste u izračunu su samo procjene koje se često temelje na maloj pilot studiji
Populacije se mogu razlikovati (npr. kada se koriste podatci iz literature)
Istraživači su često previše optimistični!

9. ŠTO je potrebno znati u protokolu izračuna ?
Metodu izračuna
Veličine koje se koriste u izračunu
Standardne devijacije
Srednje vrijednosti ili očekivane razlike u srednjim vrijednostima …

10. Primjer izračuna u medcalcu
Dostupan u knjižnici i informatičkim učionicama MEFST

11. PRIMJER Gpower
Kompliciraniji, nepraktičan,…

12. Treba biti realan i konzervativan
Preveliki broj pacijenata:
Nije ekonomično
Opasnost da trivijalni rezultati budu utvrđeni kao značajni
Premali broj uzoraka
Nepouzdani zaključci

13. , β i δ

14. što je  (greška tipa I)?
Vjerojatnost pogrešnoga odbacivanja ništične hipoteze
(… pouzdanost da ćemo isključiti slučajne razlike kao značajne…)
Posljedica:
Puštanje neefikasnoga lijeka na tržište!)

15. Što je  (greška Tipa II)?
Vjerojatnost da se ne odbaci ništična hipoteza kada klinički značajna razlika ipak postoji
(…pouzdanost detekcije stvarno značajnih razlika…)
Efikasan lijek se ne pušta na tržište – “skriva se od pacijenata”!

16. Što je snaga ? Vjerojatnost da će se H1 hipoteza točno prihvatiti
Snaga kvantificira “sposobnost” studije da utvrdi postojeću razliku u razdiobi varijabli/e.
Snaga = 1- =P (prihvati H1|H1 je istinita)
Vjerojatnost da će se H1 hipoteza točno prihvatiti
točno identificira bolji lijek

17. Što je ?
 je minimalna razlika između skupina za koju je procijenjeno da je klinički važna. (Minimalna stvarno značajna razlika)
Minimalni efekt koji ima kliničku važnost u managementu pacijentima.
Očekivani efekt novoga tretmana.

18. IZBOR  I  OVISE O:
Medicinskim i praktičnim posljedicama dviju vrsti grešaka
Početnoj prihvatljivosti hipoteze
Poželjnom učinku rezultata

19. ODABIR NIVOA ZNAČAJNOSTI
Pitanje štetnih posljedica pogreške:
1. Odluka/zaključak da razlike postoje onda kada ih u stvarnosti nema može prouzročiti štetne posljedice =>
smanjiti vjerojatnost nastajanja pogreške tipa 1, tj. odabrati manji α

20. ODABIR NIVOA ZNAČAJNOSTI
2. Odluka/zaključak da nema razlike onda kada u stvarnosti razlika postoji može prouzročiti štetne posljedice =>
smanjiti vjerojatnost pogreške tipa 2, tj. odabrati veći α

21. zadatak
Ispitivanja lijeka X pokazala su da njegovo korištenje izaziva vrlo štetne posljedice te je lijek X povučen iz uporabe. Ispitan je novi alternativni lijek Y i ustanovljeno je smanjenje štetnog utjecaja u odnosu na lijek X. Koju razinu značajnosti treba upotrijebiti za ocjenu značajnosti smanjenja štetnog utjecaja lijeka Y u odnosu na lijek X?

24. zadatak
Na slučajnom uzorku vozača ispitivan je utjecaj alkohola na vrijeme reagiranja. Mjerenja vremena reakcije prije i nakon konzumacije određene količine alkohola pokazala su prosječno povećanje vremena reakcije nakon konzumacije alkohola. Koju razinu značajnosti treba upotrijebiti za ocjenu značajnosti pronađene razlike?

27. IZBOR  I 
< (najčešći pristup 0.05 i 0,2) ako se kontrolna terapija relativno široko primjenjuje i razumski je sigurna i efektivna, dok je testna terapija nova i skupa te dovodi do ozbiljnijih nuspojava.
> ako nije provedena kontrolna terapija, a testna terapija je relativno jeftina, jednostavna za aplikaciju i ne postoje ozbiljnije nuspojave.

28. 1.2 SSC za kontinuirane varijable
H0: =C-I=0
HA: =C-I0
Varijabilnost procijenjena
Ukupni uzorak od 2N ispitanika bit će potreban za detekciju prave razlike  između I i C sa snagom (1-) te razinom značajnosti 

29. zadatak
Istraživač želi ispitati veličinu uzorka nužnu za detekciju razlike od 10 mg/dl u razini kolesterola između ispitne skupine (dijeta) i kontrole. Standardna devijacija procijenjena je iz drugih podataka na (50 mg/dl). Za razinu značajnosti od 5% => Z=1.96, a za 90% snagu => Z=1.282.
2N=4( )2(50)2/102=1050

30. ZADATAK “Baseline” H0: =0 HA: 0
Ispitivač koji je zainteresiran za srednju promjenu neke varijable u jednom i drugom poduzorku, želi testirati snižava li dijeta razinu kolesterola u serumu s obzirom na tzv. baseline (osnovnu razinu) u usporedbi sa kontrolom.
H0: =0
HA: 0
=20mg/dl, =10mg/dl
2N=4( )2*202/102=170

31. ZA PUBLIKACIJU ….
Veličina uzorka od 85 u svakoj skupini, imat će 90% snage za detekciju razlike u srednjim vrijednostima od 10.0 uz korištenje t-test za 2 uzorka i pod predpostavkom da je zajednička standardna devijacija 20.0, a razina značajnosti 0.05.

32. 1.3 SSC za binarne ishode
2 nezavisna uzorka

33. ZADATAK
Pretpostavimo da je očekivana godišnja stopa događaja u kontrolnoj skupini 20%. Istraživač se nada da će intervencija reducirati godišnju stopu na 15%. Studija je planirana tako da je svaki sudionik praćen 2 godine. Pri tome se očekuje da se u aproksimativno 40% ispitanika iz kontrolne skupine te 30% ispitanika iz skupine za intervenciju “događaj” razvije.
Izračunaj minimalno potrebnu veličinu uzorka.

35. Za publikaciju ….
x2 test proveden na 2 grupe, sa razinom značajnosti 0.05 imat će 90% snage za detekciju razlike između proporcije Grupe1, P1 = 0.40 i Grupe 2, P2 = 0.30 kada je veličina uzorka u svakoj skupini 480.

36. ZAKLJUČAK:
N
Snaga 1- N 
N 

37. 1.8 IZRAČUN SNAGE Ovisi o: Minimalnoj stvarno značajnoj razlici, 
Veliki velika snaga
Varijabilnosti između individua,
Mali velika snaga
Veličini uzorka, n
Veliki nvelika snaga
Greški tipa I
Veliki  velika snaga

38. Knjige i softver
Sample size tables for clinical studies (2nd edition) David Machin, Michael Campbell Peter Fayers and Alain Pinol; Blackwell Science 1997
PASS 2000
nQuery 4.0
Gpower, ….