.: ORİJİNAL ARAŞTIRMA
Minimum Etkili Doz'un Belirlenmesinde Williams Testi İçin Gerekli Örneklem Genişliği
Williams Test Required Sample Size For Determining The Minimum Effective Dose
Turkiye Klinikleri J Biostat. 2016;8(1):53-81
doi: 10.5336/biostatic.2015-46401
Makale Dili: TR
Tam Metin
ÖZET
Amaç: Bir maddenin biyolojik aktivitesi, o maddenin artan ya da azalan dozları ile yapılan bir dizi deneyle incelenebilir. Bu tür bir çalışmaların amaçlarından biri minimum etkili doz'un belirlenmesidir. Bu amaçla yapılan çalışmalarda uygun örneklem genişliği ile çalışmanın verilen kararların güvenilirliğinde etkisi tartışılmazdır. Çalışmada asimptotik güç analizleri sonucunda doz yanıt çalışmalarında grup sayısı, klinik olarak anlamlı en küçük anlamlı fark, standart sapma ve testin gücü göz önüne alınarak araştırmacılar için Williams testini kullanırken gerekli örneklem genişliğinin farklı senaryolarda bir özeti belirlenmeye çalışılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Tip I hatanın 0,05 olarak dikkate alındığı durumda; farklı grup sayılarında (3-10 arasında 1'erli ardışık artışlarla) ve her bir grup için farklı örneklem genişliklerinde (5-100 arasında 5'erli ardışık artışlarla) senaryolar belirlenmiştir. Klinik olarak en küçük anlamlı fark olarak tanımlanan kavram kontrol grubu ile deneme grubu arasındaki farkı belirtmektedir. Bu durumda kontrol gurubu sıfır olduğunda ve belirli bir ortalama değer aldığında deneme grubu arasındaki farkı ifade etmektedir. Çalışmamızda bu farklar 1-10 aralığında 1'erli ardışık artışlarla tanımlanmıştır. Standart sapmalar değiştiğinde de testin gücü değişeceğinden tüm senaryolarda 1-10 aralığında 1'erli ardışık artışlarla değiştirilmiş ve testin gücü incelenmiştir. Doz-cevap dağılımları çarpık dağılım gösterirler, çalışmamızda doz yanıt eğrilerine uygun olarak belirlenmiş olan λ= 1 parametreli Poisson dağılımından veriler türetilmiştir. Bulgular: Belirlenen senaryolardaki değişimler göz önüne alındığında genel olarak anlamlı farkın 1-3 aralığında ve standart sapmanın ise 1-2 aralığında belirlenmesinin uygun olacağını söyleyebiliriz. Sonuç: Grup sayısındaki değişimlerin mutlak olarak örneklem genişliğine katkısı oldukça büyüktür. Araştırmacılar deneme düzenlerini kurmadan önce önerilen örneklem genişliklerinden yararlanarak testin gücünü hesaplayabilirler.
Anahtar Kelimeler: Minimum etkili doz; klinik anlamlılık; Williams testi için örneklem genişliği; Monte Carlo benzetim yöntemi; güç analizi; tip I hata
Amaç: Bir maddenin biyolojik aktivitesi, o maddenin artan ya da azalan dozları ile yapılan bir dizi deneyle incelenebilir. Bu tür bir çalışmaların amaçlarından biri minimum etkili doz'un belirlenmesidir. Bu amaçla yapılan çalışmalarda uygun örneklem genişliği ile çalışmanın verilen kararların güvenilirliğinde etkisi tartışılmazdır. Çalışmada asimptotik güç analizleri sonucunda doz yanıt çalışmalarında grup sayısı, klinik olarak anlamlı en küçük anlamlı fark, standart sapma ve testin gücü göz önüne alınarak araştırmacılar için Williams testini kullanırken gerekli örneklem genişliğinin farklı senaryolarda bir özeti belirlenmeye çalışılmıştır. Gereç ve Yöntemler: Tip I hatanın 0,05 olarak dikkate alındığı durumda; farklı grup sayılarında (3-10 arasında 1'erli ardışık artışlarla) ve her bir grup için farklı örneklem genişliklerinde (5-100 arasında 5'erli ardışık artışlarla) senaryolar belirlenmiştir. Klinik olarak en küçük anlamlı fark olarak tanımlanan kavram kontrol grubu ile deneme grubu arasındaki farkı belirtmektedir. Bu durumda kontrol gurubu sıfır olduğunda ve belirli bir ortalama değer aldığında deneme grubu arasındaki farkı ifade etmektedir. Çalışmamızda bu farklar 1-10 aralığında 1'erli ardışık artışlarla tanımlanmıştır. Standart sapmalar değiştiğinde de testin gücü değişeceğinden tüm senaryolarda 1-10 aralığında 1'erli ardışık artışlarla değiştirilmiş ve testin gücü incelenmiştir. Doz-cevap dağılımları çarpık dağılım gösterirler, çalışmamızda doz yanıt eğrilerine uygun olarak belirlenmiş olan λ= 1 parametreli Poisson dağılımından veriler türetilmiştir. Bulgular: Belirlenen senaryolardaki değişimler göz önüne alındığında genel olarak anlamlı farkın 1-3 aralığında ve standart sapmanın ise 1-2 aralığında belirlenmesinin uygun olacağını söyleyebiliriz. Sonuç: Grup sayısındaki değişimlerin mutlak olarak örneklem genişliğine katkısı oldukça büyüktür. Araştırmacılar deneme düzenlerini kurmadan önce önerilen örneklem genişliklerinden yararlanarak testin gücünü hesaplayabilirler.
Anahtar Kelimeler: Minimum etkili doz; klinik anlamlılık; Williams testi için örneklem genişliği; Monte Carlo benzetim yöntemi; güç analizi; tip I hata
ABSTRACT
Objective: The biological activity of a substance may be explored through a series of experiments on increased or decreased doses of such substance. One of the purposes in studies of this sort is the determination of minimum effective dose. Use of appropriate sample size has an indisputable effect on the reliability of the decisions made in studies made for this purpose. This study attempts to provide a summary of sample sizes, in different scenarios, needed by researchers during the use of Williams test by taking into consideration the number of groups in dose-response studies as well as minimal clinically significant difference, standard deviation, and the test's power through asymptotic power analyses. Material and Methods: When Type I error was taken as 0.05, scenarios were determined in different sample sizes for each group (5 to 100 with an increase of 5 at a time) and different numbers of groups (from 3 to 10, with an increase of 1 at a time). Minimal clinically significant difference refers to the difference between the control group and the experimental group. In this instance, when the control group is zero and takes a specific average value, it refers to the difference from the experimental group. In the resent study, such differences are defined from 1 to 10 with an increase of 1 at a time. For the test's power would change when the standard deviation changed, the relevant value was changed in all scenarios from 1 to 10 with an increase of 1 at a time to explore the test's power. Dose-response distributions are skew. In the present study, data were derived from the Poisson distribution with λ= 1 parameter that was determined in accordance with dose-response curves. Results: When changes occurring in the determined scenarios are considered, it can be said, in general, that the significant difference must be set between 1 and 3; and standard deviation must be set between 1 and 2. Conclusion: It is certain that change in the number of groups has quite a big influence on sample size. Researchers may calculate the test's power based on the recommended sample sizes prior to experimental designs.
Keywords: Minimum effective dose; clinical significance; sample size for Williams test; Monte Carlo simulation method; power analysis; type I error
Objective: The biological activity of a substance may be explored through a series of experiments on increased or decreased doses of such substance. One of the purposes in studies of this sort is the determination of minimum effective dose. Use of appropriate sample size has an indisputable effect on the reliability of the decisions made in studies made for this purpose. This study attempts to provide a summary of sample sizes, in different scenarios, needed by researchers during the use of Williams test by taking into consideration the number of groups in dose-response studies as well as minimal clinically significant difference, standard deviation, and the test's power through asymptotic power analyses. Material and Methods: When Type I error was taken as 0.05, scenarios were determined in different sample sizes for each group (5 to 100 with an increase of 5 at a time) and different numbers of groups (from 3 to 10, with an increase of 1 at a time). Minimal clinically significant difference refers to the difference between the control group and the experimental group. In this instance, when the control group is zero and takes a specific average value, it refers to the difference from the experimental group. In the resent study, such differences are defined from 1 to 10 with an increase of 1 at a time. For the test's power would change when the standard deviation changed, the relevant value was changed in all scenarios from 1 to 10 with an increase of 1 at a time to explore the test's power. Dose-response distributions are skew. In the present study, data were derived from the Poisson distribution with λ= 1 parameter that was determined in accordance with dose-response curves. Results: When changes occurring in the determined scenarios are considered, it can be said, in general, that the significant difference must be set between 1 and 3; and standard deviation must be set between 1 and 2. Conclusion: It is certain that change in the number of groups has quite a big influence on sample size. Researchers may calculate the test's power based on the recommended sample sizes prior to experimental designs.
Keywords: Minimum effective dose; clinical significance; sample size for Williams test; Monte Carlo simulation method; power analysis; type I error
.: İşlem Listesi