$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[국내논문] 독립인 두 모집단 설계에서의 표본수 비교
Sample size comparison for two independent populations 원문보기

Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.21 no.6, 2010년, pp.1243 - 1251  

고해원 (가톨릭대학교 의학통계학교실) ,  김동재 (가톨릭대학교 의학통계학교실)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

임상시험을 시행하는 경우 위약을 신약과 비교하는 경우가 대다수이다. 기존에 독립인 두 모 집단의 표본수를 계산하는 방법으로 모수적 방법에서는 t검정을 이용하였고, 비모수적 방법에서는 Wilcoxon 순위합검정 (Wilcoxon, 1945)을 이용하였다. 본 논문에서는 Orban과 Wolfe (1982)가 제안한 선형위치통계량의 검정법과, Kim (1994)이 선형위치통계량에 기초하여 계산한 검정력의 결과를 이용하여 표본수 구하는 방법을 제안한다. 또한 앞서 제안한 방법의 표본수를 기존의 Wilcoxon 순위합검정을 이용하여 Wang 등 (2003)이 제안한 공식을 이용한 표본수, 그리고 모수적 방법을 이용한 t검정의 표본수와 비교하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

For clinical trials, it is common to compare the placebo and new drug. The method of calculating a sample size for two independent populations are the t-test that is used for parametric methods, and the Wilcoxon rank-sum test that is used in the non-parametric methods. In this paper, we propose a me...

Keyword

#비모수적 방법   #위치   #표본수  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 기존의 비모수적인 방법의 Wilcoxon 순위합검정을 이용한 경우 모수적 방법인 t검정을 이용한 경우 보다 표본수가 커지므로 시간과 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여, 선형위치통계량을 이용한 검정법에서의 표본수를 제시한다. 또한 유의수준과 검정력을 고정하여 본 논문에서 제안하는 방법과 기존의 방법들을 이용하여 구한 표본수와 비교하여 본다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
임상시험에서 피험자수가 부족하면 생기는 문제는? 이러한 임상시험에서는 독립인 두 모집단 설계가 일반적으로 사용되는데 그 예로 3상 시험 (phase III clinical trials)을 들 수 있다. 임상시험에서 만약 피험자수가 부족하면 실제 존재하는 중요한 효과를 알아낼 수 없고, 통계적 검정력이 떨어져서 의약품에 효과가 있음에도 불구하고 이를 찾아낼 수 없다. 반대로 피험자 수가 불필요하게 많게 된다면 시간과 돈이 많이 들고 안정성 및 윤리성이 입증되지 않은 의약품이라면 윤리적인 문제가 발생하게 된다.
임상시험에서 독립인 두 모집단 설계가 사용되는 예는? 신약을 개발하면 치료효과가 존재하는지 알아보기 위해 임상시험을 시행하여 효과유무를 검정한다. 이러한 임상시험에서는 독립인 두 모집단 설계가 일반적으로 사용되는데 그 예로 3상 시험 (phase III clinical trials)을 들 수 있다. 임상시험에서 만약 피험자수가 부족하면 실제 존재하는 중요한 효과를 알아낼 수 없고, 통계적 검정력이 떨어져서 의약품에 효과가 있음에도 불구하고 이를 찾아낼 수 없다.
표본수와 검정력는 어떤 관계인가요? 일반적으로 표본수와 검정력은 연관성이 높다. 표본수가 적은 경우 검정력은 낮아지고, 검정력을 높이기 위해서는 많은 표본수가 필요로 한다. 기존에는 비모수적 방법인 Wilcoxon 순위합과 모수적 방법의 t검정을 이용하여 표본수를 계산하였다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (6)

  1. Kim, D. (1994). A comparison of distribution-free two-sample procedures based on placements or ranks. Journal of the Korean Statistical Society, 23, 135-149. 

  2. Kim, D-W. and Kim, D. (2007). Sample size comparison for non-inferiority trials. Journal of Korean Data & Information Science Society, 18, 411-418. 

  3. Orban, J. and Wolfe, D. A. (1982). A class of distribution-free two-sample tests based on placements. Journals of the American Statistical Association, 77, 666-671. 

    상세보기 crossref

  4. Simonoff, J. S., Hochberg, Y. and Reiser, B. (1986). Alternative estimation procedures for Pr(X

    상세보기 crossref

  5. Wang, H., Chen, B. and Chew, S. C. (2003). Sample size calculation in clinical research, Marcel Dekker, INC., New York. 

  6. Wilcoxon, F. (1945). Individual comparison by ranking methods. Biometrics, 1, 80-83. 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로