Sample size
Sample size จะต้องหาในงานวิจัย เหล่านี้
- Randomized controlled trial / Experimental study
ต้องหาให้ได้ อย่างน้อยที่สุดที่ คิดแล้วมัน significant
อ้างอิงจากสิถติก่อนหน้า หรือ หลักฐานทางคลินิก ที่ significant
- Observational study / retrospective study
ต้องหาให้ได้ มากที่สุด ที่คิดแล้วมัน significant
อ้างอิงจาก คาวมชุก หรือ อุบัติการณ์ ที่เกิด ในช่วงเวลานั้นๆ
งานวิจัยเชิง Describe
ตัวอย่างเช่น
Study the incidence of complication in a specific type of surgical procedure
Study the prevalence of specific clinical characteristics in group of necrotizing fasciitis patients
งานวิจัยกลุ่มนี้ ต้องการความแม่นยำมากๆๆๆ (precise)
จาก mean +- 1.965 SE
SE = SD / root N
** SE = Standard error
จากสูตรนี้ หากต้องการ ให้ข้อมูลแม่นยำมากๆ ต้องเพิ่ม N เยอะๆๆ
Actual truth : ความจริง
Trial result : ผลของงานวิจัย
Type II error : ความจริงมัน sig แต่ผลงานวิจัยไม่ sig
Type I error : ความจริงมันไม่ sig แต่ผลงานวิจัยบอก sig
ในงานวิจัยเราจึงกำหนดโอกาสที่จะเกิด type II error , type I error ไว้ ค่าเหล่านั้นคือ
power 80% - 90% (ควรเกิน 80%)
overpowered
underpowered
alpha < 0.05
เวลาดูแต่ละ paper ว่า sig หรือไม่ ให้ดูจากทั้ง (1) p-value และ (2) power
คิด N ได้เท่าไหร่ ควรเก็บข้อมูลให้ได้ตาม N นั้น ไม่ควรวิเคราะห์ข้อมูลก่อนจะเก็บครบ ยกเว้น มันมี p-value < 0.0000001 แบบ sig มากๆ สามารถทำได้
N คือ power
Object-based estimation
Descriptive
High precision
Hypothesis testing
Least type I error (pre-set alpha)
Least type II error (pre-set beta)
High precision
Descriptive study
Confidence interval iteration
One sample to hypothesized value
Comparative study
One sample to hypothesized value
Two sample comparisons of means
Two sample comparisons of proportions
Repeated measure of means
Power back calculation
