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World File Search System样本量
统计考虑：试验设计和样本量
主要终点 实验室确诊的拉沙临床疾病 次要终点 • 感染（可能转为共同主要终点） • 对先前免疫措施的分层分析 • 对不同谱系和/或进化枝的分层分析（筛选分析） • 死亡 • 风险的免疫相关性和保护替代物，即疫苗效力的替代物
样本量估计中的生成人工智能
任何参与制药业务研究的人都知道耗时和昂贵的临床试验。从早期阶段就仔细而彻底地计划了每项研究。开发的计划通常包含多个项目（例如，试验的主要目标，主要和次要终点，最佳样本量，收集数据的方法等）代表前瞻性研究方案的自然部分。对样本量的估计（伴随其科学理由） - 许多要参与试验的受试者 - 象征着计划的关键方面之一。必须仔细评估样本量，以确保研究时间，人员努力和成本不会浪费。研究并不少见，由于样本量不足，甚至无法检测到很大的治疗效果。有许多公式和统计测试可用，这可能使临床研究人员难以确定使用哪种方法。通常，样本量是由使用商业或公共软件的经验丰富的统计学家计算的。
定性和定量研究中的样本量
farhati.mohsen@gmail.com摘要：在本文中，我们尝试根据作者的各种研究贡献和工作的构成在定性研究领域和定量研究领域的采样综合，这种合成尝试通过区分定性方法的对象和在定性方法中的对象来实现秩序的秩序。对于这个主题，存在研究人员和学生在研究人员和学生中仍然很差的问题。我们可以构建哪种样本？关键字：人口，样本，样本量，定性方法，定量方法。简介：样本总体统计方法通常旨在识别一组测量（或观察值）的某些特性或描述该集合（称为人群）。人口可以是一群人，一组动物，一组物体；所有这些元素具有共同的属性或属性，以表征这组元素。通常，统计学家不会研究整个人群的性格，而是从人口中提取的样本中研究的，例如：•人口的规模可能很大，调查的成本太高； •与人口中所有个人的访问是根本上不可能的；构成样本的元素的数量是样本量。一个好的样本必须构成我们研究良好特征的整个人群的减少图像。为了概括在样本上获得的结果，我们希望它尽可能地表示目标人群，即样本的选择，我们建议进行的研究所需的数据收集，构成了研究的基本，最长的部分。研究集中的一个。一般框架中的基本问题。•教育研究人员使用哪些类型的访谈？•它们构建了哪种样本？•他们如何分析数据并确保其有效性？•他们在文章中提供了哪些有关所使用程序的信息？在本文的背景下，我们将自己限制在样本的大小上，这在定性和定量层面上都为研究人员和学生带来了问题，实际上，许多研究人员都会经历
假设测试，研究设计和样本量...
目标：它的目的是为参与者提供有关假设检验基础的技能，选择适当的测试。该课程还将集中在不同的研究设计上，并在特定条件下进行所需的样本量。将进行简短的讨论（功率点演示）之后，使用流行的统计软件SPS进行计算的实用会话。将做出的努力，课程完成后，参与者将能够检验假设，确定研究设计和样本量估计。参与者：该课程适合包括医学院/研究机构，居民，研究人员，公共卫生政策和决策者以及其他对统计方法感兴趣的年轻研究人员。基本描述性统计和SPS的事先了解对参与者将很有用。总共将吸引40名参与者。课程结束时将提供参与证书。课程内容：Day1：假设检验的基本概念，测试的力量；假设测试涉及的步骤，数据正态性测试。参数测试和非参数测试，用于比较均值，中值，比例等。使用SPSS软件。day2：通过数值数据使用SPSS软件进行的回归和生存分析，概念和实际应用。day3：使用G*Power和其他在线软件注册费的研究设计（观察和实验）和样本量估计：1,000卢比/ - （仅一千）[仅包括培训套件，课程材料，小吃/茶/茶]。申请的最后日期：2025年3月10日通过电子邮件通过电子邮件发送给选定参与者的信息：2025年3月1日，如何申请：此手册附带的完整申请表将发送到以下电子邮件ID：sgpgibiostat@gmail.com
灵活的微随机试验设计和样本量考虑
摘要 技术进步使得向个人提供移动健康干预成为可能。这种进步催生出了一种新框架，即即时自适应干预，旨在在个人需要时为其提供正确的支持。最近提出了微随机试验设计，以测试这些即时自适应干预措施组成部分的近端效应。然而，现有的微随机试验框架仅考虑在研究开始时添加了固定数量类别的组成部分。我们提出了一种更灵活的微随机试验设计，允许在研究期间向组成部分添加更多类别。请注意，研究期间添加的类别数量和时间需要最初固定。提出的设计是受糖尿病和心理健康自适应通知跟踪和评估研究的合作推动的，该研究学习传递有效的短信，以鼓励糖尿病和抑郁症患者进行身体活动。我们开发了新的检验统计量和相应的样本量计算器，用于灵活的微随机试验，采用的方法类似于纵向数据的广义估计方程。进行了模拟研究以评估样本量计算器，并为计算器开发了 R Shiny 应用程序。
估计标准偏差占其真实值的百分比所需的样本量
当需要估计标准差时，经常需要合理选择样本量。在许多情况下，将估计的允许误差从绝对误差改为相对误差是可以接受的，并且可以对样本量问题进行精确的先验解，而无需涉及任何先前的估计。在许多实际工程情况下，需要估计特征的线性离散度。这样的例子有低空炸弹瞄准器的纵向或范围误差，或测量设备的误差。与工程师合作的经验表明：1）他掌握了标准差作为离散度度量的概念；2）他接受将样本标准差表示为在先前商定的正常总体真实值的百分比范围内的概念； 3) 他对置信系数有足够的直观理解，愿意采取相应的行动。因此，有一种快速的方法可以告诉他获取不同置信系数的各种置信区间内的估计值所需的样本量。这些估计值是将真实标准差的置信区间的半长表示为真实标准差的百分比。为估计这一点所需的样本量而提出的解决方案不使用任何先前的离散估计或其真实值，因此适用范围很广。假设正在对正态总体进行抽样。让 82 成为总体 o2 的平方标准差的估计值，使得 ns2/o-2 分布为具有 n 个自由度的 X2。那么 s2 的平均值将为 E(s2) = u2，其中 u2 是真实但未知的总体方差。设 0 如果我们知道概率{s>(1+u)u} =pi，以及概率{s<(1-u)u} =P2，那么 s 位于 u 的给定分数 u 内的时间比例将是已知的。 pi 和 P2 的值是通过以下关系获得的。如果我们知道概率{s>(1+u)u} =pi，以及概率{s<(1-u)u} =P2，那么 s 位于 u 的给定分数 u 内的时间比例将是已知的。pi 和 P2 的值是通过以下关系获得的。
确定个性化随机对照（实用）试验中的样本量
全部，甚至大多数患者。设计一项随机对照试验以解决最相关的临床问题，在这些情况下是具有挑战性的。将足够数量的患者招募到常规的多ARM随机试验将非常困难，因为许多可用的患者因对一种或多种治疗方案的矛盾指示而被排除在外，并且任何设计试验的人指定的“指定标准护理”方案都可能被认为是标准的，甚至不受其他研究人员的接受。当正在考虑多种方案并且存在临床不确定性时，两臂试验将无法解决主要重要性的研究问题，并且可能仍然很难招募足够的患者。例如，用于治疗多药抗性感染的治疗方案存在很大的临床不确定性，或者具有相当比例的疾病发作的那些疾病的感染，预计会导致耐药性耐药性，从而迫切需要进行随机试验，以提供可用的治疗方案的比较。在碳青霉烯耐药性细菌感染的区域中，治疗选择包括高剂量碳青霉烯，较旧的，较老的有毒药物，较新的药物和药物组合，并且在哪些方案中无需使用哪些方案。1-5招募患者与比较这些方案的多臂试验是有问题的，因为许多耐碳青霉烯感染的患者具有一种或多种障碍。6引起疾病的原因包括感染生物体或患者的病史/潜在疾病，过敏或肾功能受损等病史的抗臭虫敏感性。这些问题使得甚至很难找到可以随机分组大量患者的两个特定方案，这意味着很少进行随机试验来定义最佳治疗。
分析临床MRI研究中使用的样本量
尽管如此，临床MRI研究的计划面临着几个挑战，最值得注意的是样本量计划，必须在研究开始之前进行。必须在道德委员会和资金机构面前捍卫这项前研究计划。因此，这对于研究的成功至关重要。太小的样本量可能无法达到统计确定性。也应避免样本量，尤其是出于道德原因，因为MRI研究给经常患有严重疾病的患者增加了扫描时间的负担。此外，花费超过必要的资源在环境和经济上是有问题的[3]，可能会耗尽医疗专业人员的工作时间。这可能是尤其具有挑战性的，因为“医疗保健劳动力短缺是许多国家的医疗保健系统面临的最大，最紧迫的挑战” [4]。
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
MRI 经济学：在全脑关联研究中平衡样本量和扫描持续时间
1 新加坡国立大学综合科学与工程项目 (ISEP) 2 新加坡国立大学杨潞龄医学院睡眠与认知中心及转化磁共振研究中心 3 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系、健康长寿转化研究项目、人类潜能转化研究项目及数字医学研究所 (WisDM) 4 新加坡国立大学电气与计算机工程系 5 新加坡国立大学 N.1 健康研究所 6 大数据研究所、李嘉诚健康信息与发现中心、牛津大学纳菲尔德人口健康系、英国牛津 7 美国华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 8 美国华盛顿大学医学院神经病学系 9 美国华盛顿大学医学院精神病学系 10 华盛顿大学医学院儿科、生物医学工程、心理与脑科学系美国 11 新加坡国立大学医疗系统记忆、衰老和认知中心 12 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系 13 瑞典隆德大学马尔默临床科学系 SciLifeLab 14 德国慕尼黑大学中风与痴呆症研究所 15 德国慕尼黑系统神经病学集群 (SyNergy) 16 瑞典哥德堡大学萨尔格学院神经科学与生理学研究所精神病学和神经化学系 17 德国慕尼黑大学慕尼黑医院神经病学系 18 北京昌平实验室脑科学分部 19 北京大学生物医学先锋创新中心 (BIOPIC) 20 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学心理学系 21罗格斯大学，美国新泽西州皮斯卡塔韦 22 Orygen，墨尔本大学青少年心理健康中心，澳大利亚墨尔本 23 哈佛医学院精神病学系，美国波士顿 24 麦克莱恩医院精神病学技术研究所，美国波士顿 25 麦康奈尔脑成像中心生物医学工程系，加拿大蒙特利尔神经病学研究所 26 麦吉尔大学医学院、计算机科学学院，加拿大魁北克省蒙特利尔