Because of the high cost and time c

Because of the high cost and time constraints for clinical trials, researchers often need to
determine the smallest sample size that provides accurate inferences for a parameter of
interest. Although most experimenters have employed frequentist sample-size determination
methods, the Bayesian paradigm offers a wide variety of sample-size determination
methodologies. Bayesian sample-size determination methods are becoming increasingly
more popular in clinical trials because of their flexibility and easy interpretation inferences.
Recently, Bayesian approaches have been used to determine the sample size of a single
Poisson rate parameter in a clinical trial setting. In this paper, we extend these results to
the comparison of two Poisson rates and develop methods for sample-size determination
for hypothesis testing in a Bayesian context. We have created functions in R to determine
the parameters for the conjugate gamma prior and calculate the sample size for the average
length criterion and average power methods. We also provide two examples that implement
our sample-size determination methods using clinical data.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เนื่องจากต้นทุนที่สูงและข้อจำกัดของเวลาในการทดลองทางคลินิก นักวิจัยจำเป็นต้อง
กำหนดขนาดตัวอย่างเล็กที่สุดที่ inferences ถูกต้องสำหรับพารามิเตอร์ของ
สนใจ แม้ว่า experimenters ส่วนใหญ่มีลูกจ้างกำหนดขนาดตัวอย่าง frequentist
วิธีการ การกำหนดขนาดตัวอย่างที่หลากหลายให้บริการกระบวนทัศน์ทฤษฎี
ประสบการ ทฤษฎีวิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างจะกลายเป็นมากขึ้น
นิยมมากขึ้นในการทดลองทางคลินิกเนื่องจากความยืดหยุ่นและตีง่าย inferences.
ล่าสุด การใช้แนวทางทฤษฎีเพื่อกำหนดขนาดตัวอย่างเดียว
ปัวอัตราพารามิเตอร์การทดลองทางคลินิก ในเอกสารนี้ เราขยายผลลัพธ์เหล่านี้
การเปรียบเทียบของปัวซองสองราคา และพัฒนาวิธีการสำหรับการกำหนดขนาดตัวอย่าง
สำหรับสมมติฐานที่ทดสอบในบริบทของทฤษฎี เราได้สร้างฟังก์ชันใน R เพื่อกำหนด
พารามิเตอร์สำหรับก่อน conjugate แกมมา และคำนวณขนาดตัวอย่างสำหรับค่าเฉลี่ย
ยาวเงื่อนไขและค่าเฉลี่ยอำนาจวิธีการ นอกจากนี้เรายังมีตัวอย่างที่ใช้
วิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างโดยใช้ข้อมูลทางคลินิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เนื่องจากค่าใช้จ่ายและเวลาที่ จำกัด สูงสำหรับการทดลองทางคลินิกนักวิจัยมักจะต้อง
กำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดเล็กที่ให้การวินิจฉัยที่ถูกต้องสำหรับพารามิเตอร์ของ
ดอกเบี้ย แม้ว่าขัดเคืองส่วนใหญ่มีการจ้างงานความมุ่งมั่นของกลุ่มตัวอย่างขนาด frequentist
วิธีกระบวนทัศน์แบบเบย์มีความหลากหลายของการกำหนดขนาดตัวอย่าง
วิธีการ วิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างแบบเบย์จะกลายเป็นมากขึ้น
ที่นิยมมากขึ้นในการทดลองทางคลินิกเพราะความยืดหยุ่นและการหาข้อสรุปการตีความง่ายของพวกเขา
เมื่อเร็ว ๆ นี้วิธีการแบบเบย์ที่ได้รับการใช้ในการกำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างเดียว
พารามิเตอร์อัตราปัวซองในการตั้งค่าการทดลองทางคลินิก ในบทความนี้เราขยายผลเหล่านี้เพื่อ
การเปรียบเทียบของทั้งสองอัตราปัวซองและพัฒนาวิธีการสำหรับการกำหนดขนาดตัวอย่าง
สำหรับการทดสอบสมมติฐานในบริบทแบบเบย์ เราได้สร้างฟังก์ชั่นในการวิจัยเพื่อกำหนด
พารามิเตอร์สำหรับแกมมาผันก่อนและคำนวณขนาดของกลุ่มตัวอย่างสำหรับค่าเฉลี่ยของ
ระยะเวลาในเกณฑ์และวิธีการพลังงานเฉลี่ย เรายังมีสองตัวอย่างที่ใช้
วิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างของเราโดยใช้ข้อมูลทางคลินิก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพราะค่าใช้จ่ายสูงและข้อจำกัดด้านเวลาสำหรับการทดลองทางคลินิก , นักวิจัยมักจะต้อง
ตรวจสอบน้อยที่สุดขนาดตัวอย่างที่ให้ข้อสรุปที่ถูกต้องสำหรับพารามิเตอร์ของ
สนใจ ถึงแม้ว่าผู้ทดลองส่วนใหญ่มีขนาดตัวอย่างที่ใช้ frequentist
วิธีการกระบวนทัศน์แบบหลากหลายของขนาดตัวอย่าง
วิธีการขนาดตัวอย่างที่ได้จากวิธีเบส์เป็นมากขึ้น
เป็นที่นิยมมากขึ้นในการทดลองทางคลินิกเพราะพวกเขามีความยืดหยุ่นและใช้ ตีความง่าย วิธีเบส์
เมื่อเร็วๆ นี้ ได้ถูกใช้เพื่อกำหนดขนาดตัวอย่างของตัวแปรอัตรา 500 เดียว
ในการทดลองทางคลินิกการตั้งค่า ในกระดาษนี้เราขยายผล

การเปรียบเทียบของทั้งสองพารามิเตอร์อัตรา และพัฒนาวิธีการสำหรับการคำนวณขนาดตัวอย่าง
ทดสอบสมมติฐานในบริบทคชกรรม . เราได้สร้างฟังก์ชันในการตรวจสอบ
r พารามิเตอร์สำหรับคู่แกมมาก่อนและคำนวณขนาดตัวอย่างสำหรับเฉลี่ย
ความยาวเกณฑ์และวิธีพลังงานเฉลี่ย เรายังมีสองตัวอย่างที่ใช้
ของเรา ขนาดตัวอย่างที่ได้จากวิธีที่ใช้ข้อมูลทางคลินิก