详细内容或原文请订阅后点击阅览
医院发作的clabsis
一些评论者质疑我对俄勒冈医疗补助研究的权力计算，声称结果不同。尽管我不确定他们在做错什么（如果有的话），但我确实花了一些时间对我的计算进行了几次检查。这些是这篇文章的技术脚注。 （还有更多）首先出现在偶然的经济学家中。
来源:偶发经济学家一些评论者质疑我对俄勒冈医疗补助研究的权力计算，声称结果不同。尽管我不确定他们在做错什么（如果有的话），但我确实花了一些时间对我的计算进行了几次检查。这些是这篇文章的技术脚注。它显示了您如何在家中进行电源计算，而没有钱！ 同时，要约的立场是：如果您在我的工作中找到错误，请告诉我，但请先阅读脚注。
我的力量计算 俄勒冈州医疗补助研究关于该研究的血压发现与兰德健康保险实验相比的问题已经提出了问题。 （哈罗德也讨论了这一点。）首先，让我们处理权力。俄勒冈州研究中血压升高的基线率为16.3％，医疗补助效应的点估计值降低了1.33个百分点。这些都比血糖（糖化血红蛋白，GH，A1C）大，这是我功率计算的重点。因此，也许血压分析足够动力。我们有一个计算器。让我们找出答案！
兰德健康保险实验 哈罗德还讨论了这个不，血压分析的动力不足，比血糖一。即使基线速率较高，但假设的效果大小却没有。但是，这项研究的功率为0.85％，以发现降低3个百分点的高血压（高度是点估计效应大小的两倍）的人群的比例降低。看，权力取决于您要问的问题。 是 俄勒冈州医疗补助论文的主要作者凯特·拜克（Kate Baicker 请留下技术脚注： Stata的sampsi可以使用多种方法来做同一件事 在这里 我的帖子 @afrakt
不，血压分析的动力不足，比血糖一。即使基线速率较高，但假设的效果大小却没有。但是，这项研究的功率为0.85％，以发现降低3个百分点的高血压（高度是点估计效应大小的两倍）的人群的比例降低。看，权力取决于您要问的问题。是
俄勒冈州医疗补助论文的主要作者凯特·拜克（Kate Baicker
请留下技术脚注： Stata的sampsi可以使用多种方法来做同一件事 在这里我的帖子@afrakt