Dvejetainių parinkčių numatiklis,


Video: Krūties vėžys — dažniausia onkologinė moterų liga Spalio Mėn Bendrosios aplinkybės Pakopiniai pleišto bandymai SWT gali būti laikomi atsitiktinių imčių tyrimo grupiniu variantu, nors statistikos projekto ir analizės požiūriu jie daugeliu atvejų yra papildomų komplikacijų.

Nors literatūroje gausu standartinių lygiagrečių ar grupinių atsitiktinių imčių klinikinių tyrimų CRTdaug mažiau - SWT. Skaičiuojant imties dydį, reikia tinkamai atsižvelgti į specifines SWT ypatybes, kad būtų užtikrintas pagrįstas intervencijos poveikio įvertinimas.

Metodai Mes kritiškai apžvelgiame turimą literatūrą apie analizės dvejetainių parinkčių numatiklis, skirtus mėginio dydžio ir galios skaičiavimui Dvejetainių parinkčių numatiklis.

Imties dydžio apskaičiavimas atliekant pakopinį pleišto bandymą

Visų pirma mes pabrėžiame konkrečias prielaidas, kuriomis grindžiami šiuo metu naudojami metodai, ir pakomentuojame jų pagrįstumą ir išplėtimo galimybes. Galiausiai mes siūlome naudoti modeliavimu pagrįstus metodus, kad būtų galima įveikti kai kuriuos analitinių formulių trūkumus. Remdamiesi turima literatūra, mes nustatėme, dvejetainių parinkčių numatiklis kai koreliacijos lygis klasteriuose yra gana aukštas pavyzdžiui, didesnis nei 0, 1SWT reikia mažesnio klasterių skaičiaus.

Dėl dviejų klasterio koreliacijos mažų reikšmių abu modeliai kelia panašesnius reikalavimus, atsižvelgiant į bendrą grupių skaičių. Mes patvirtinome modeliavimu pagrįstą metodą ir palyginome imties dydžio skaičiavimo rezultatus su analizės metodais; modeliavimu pagrįstos procedūros yra geros, todėl gaunami labai panašūs į analizės metodus rezultatai. Mes nustatėme, kad paprastai SWT yra gana nejautrus tarpklasterio koreliacijos pokyčiams ir kad neatsižvelgus į galimą laiko poveikį, dirbtinai ir šiurkščiai bus pervertinta tyrimo galia.

Išvados Mes pateikiame SWT imties dydžio ir galios apskaičiavimo tvarką ir siūlome, kad modeliavimu pagrįstos procedūros gali būti efektyvesnės, ypač nagrinėjant konkrečias nagrinėjamo dvejetainių parinkčių numatiklis ypatybes. Pasirinktose situacijose ir priklausomai nuo klasterio koreliacijos lygio ir klasterio dydžio SWT gali būti efektyvesni nei palyginami CRT. Tačiau sprendimas dėl įgyvendinamo projekto bus grindžiamas daugybe svarstymų, įskaitant išlaidas, susijusias su klasterių skaičiumi, matavimų skaičiumi ir bandymo trukme.

Tarpusavio peržiūros ataskaitos Bendrosios aplinkybės Tyrimo imties dydžio apskaičiavimas paprastai grindžiamas analitinėmis formulėmis [1], dažnai pasikliaujant prielaida, kad kai kurie tyrimui naudojami statistiniai duomenys yra apytiksliai normalūs.

Klasterio RCT CRT atveju, kai klasteriai, o ne individai yra suskirstyti į atsitiktines dvejetainių parinkčių numatiklis, klasterio dalyvių rezultatai greičiausiai bus panašesni nei tarp grupių. Dažniausiai pasitaikantis CRT imties dydžio apskaičiavimo metodas yra oficialiai įtraukti tam tikros formos dispersijos infliaciją, dažnai išreikštą konstrukciniu efektu DE [2—7], koeficientu, kuriuo imties dydis gaunamas atskiras RCT turi būti išpūstas, kad būtų galima atsižvelgti į rezultato koreliaciją [8].

Paprasčiausiu atveju DE apskaičiuojamas kaip individų skaičiaus kiekvienoje klasteryje funkcija ir klasterio tarpusavio koreliacija ICCnustatanti bendro dispersijos dalį, atsirandančią dėl klasterių kitimo.

Praktiškai preliminarus dydis apskaičiuojamas taip, lyg tyrimas būtų atskiras RCT, o imties dydis gaunamas padauginus iš DE, tokiu būdu apskaičiuojant imties dydžio infliaciją, atsirandančią dėl mažesnio informacijos kiekio, nes trūksta stebėjimų nepriklausomumas. Standartinių CRT atveju yra nemažai literatūros, susijusios su sudėtingesniais scenarijais, pavyzdžiui, kai pakartotinės priemonės yra imamos iš grupių grupių [9].

Jie taip pat turi papildomų funkcijų, į kurias reikia oficialiai atsižvelgti apskaičiuojant imties dydį, įskaitant: perėjimo taškų skaičių; klasterių, keičiančių intervencijos ranką, skaičius kiekvienu laiko momentu; galimas laiko ir arba vėlavimo efektas, rodantis, kad intervencijos poveikis gali būti dvejetainių parinkčių numatiklis momentinis; ir pagrindinius populiacijos dinaminius aspektus, pavyzdžiui, ar duomenys apie SWT renkami skerspjūviu, ar tai yra pakartotiniai tų pačių asmenų matavimai.

Turima SWT imties dydžio ir galios skaičiavimo literatūra yra daug menkesnė nei lygiagrečių ar grupinių atsitiktinių imčių bandymų literatūra. Be šališkumo ir logistinių iššūkių rizikos [10, 11], dvejetainių parinkčių numatiklis tai ir yra viena iš priežasčių, kodėl bent iki paskutiniųjų dienų ribotas bandymų, pagrįstų SWT dizainu, vystymas [11]. Iš tikrųjų daugelyje SWT tyrimų, paskelbtų nuo m. Iki m. Nepaisant to, per pastaruosius kelerius metus buvo padaryta tam tikrų patobulinimų, paskelbta nemažai dokumentų dėl SWT imties dydžio apskaičiavimo.

Tai apima pagrindinį dokumentą, kurį m. Paskelbė Dvejetainių parinkčių numatiklis ir Hughes HH [14], kuriame buvo pateiktos ir analitinės formulės, ir imties modeliavimo rezultatai imties dydžiui apskaičiuoti. Nepaisant pastaruoju metu padažnėjusių bandymų, kuriuose naudojami pakopiniai pleišto modeliai, skaičiaus, naujausioje SWT elgesio ataskaitos apžvalgoje [11] siūlomi tik keli tyrimai, kuriuose paminėtas TBT ir jo numanomos vertės, kurios poveikio dydžiai buvo patvirtinti, pagrindimas.

Iš 38 apžvalgoje nurodytų tyrimų 8 nepateikė jokios imties dydžio apskaičiavimo formos 5 iš jų buvo pagrįsti tik bandymų registracija ir 10 naudotų lygiagrečių ar klasterinių RCT formulių. Iš tų, kurie įvertino pakopinių pleištų projektavimą, dažniausiai buvo naudojamas HH metodas [14], tuo tarpu tik viename tyrime buvo naudojamas Woertman ir kt. Iš 30 tyrimų, kurių metu buvo apskaičiuotas imties dydis, tik 19 buvo įtrauktas Dvejetainių parinkčių numatiklis, dvejetainių parinkčių numatiklis kurių tik keli buvo pagrįsti ankstesniais tyrimais.

Atsižvelgiant į dažnai išilginį SWT pobūdį, stebėtina, kad tik 9 sudarė galimą mokyklos nebaigimą. Be to, imties dydžio skaičiavimai ne visada atitiko atliktus analizės metodus ir, nors daugelyje tyrimų buvo naudojami pakartotiniai matavimų planai, koreguojant kovariacinius rodiklius ir vertinant galimą laiką pagal intervencijos sąveikos poveikį, jie neatsižvelgė į tai imties dydžiui.

Dabartines SWT imties dydžio skaičiavimo rekomendacijas taip pat riboja tai, kad daugiausia dėmesio skiriama tik skerspjūvio projektams, nekreipiant dėmesio į sudėtingesnį klasterizavimą, kuris vyksta tyrimuose, kai pakartotiniai matavimai imami iš tų pačių asmenų [14—16]. Prie kitų tipiškų prielaidų priskiriami vienodi klasterių dydžiai, jokio laiko sąveikos intervencijos, jokio klasterio intervencijos efekto ir kategorinio laiko efekto prie šio punkto grįšime vėliau.

Visai neseniai Hemming ir kt. Nepaisant to, kaip siūloma [18], iki šiol dar nebuvo sukurti patikimi imties dydžio algoritmai sudėtingesnėms konstrukcijoms, tokioms, kaip tos, kurios naudoja kohortas, o ne skerspjūvio duomenis.

Šio darbo tikslas yra pateikti kritinę apžvalgą apie šiuo metu galimus SWT mėginio dydžio apskaičiavimo analitinius metodus ir pasiūlyti galimą šių uždaros formos metodų išplėtimą modeliavimu pagrįstoms procedūroms, kurios gali būti tinkamesnės ir pasiūlyti daugiau lankstumas derinant analizėje naudojamo modelio sudėtingumą.

Mes parodome modeliavimo tyrimo rezultatus, palygindami modeliavimu pagrįsto požiūrio atlikimą su uždaros formos skaičiavimais, ir galiausiai pateikiame keletą rekomendacijų, kada kuri nors procedūra gali būti tikslesnė. Metodai Analiziniai metodai imties dydžiui apskaičiuoti pakopiniame pleišto bandyme Prieš pradėdami darbą, mes atkreipiame dėmesį, kad kadangi tai yra metodinis dokumentas, nebuvo reikalingas etinis patvirtinimas nė vienam iš aspektų, kuriuos pristatome ir aptariame tolesniuose skyriuose.

Yra trys pagrindiniai dokumentai, kuriuose išsamiai aprašomi SWT imties dydžio reikalavimai. Pirmasis yra HH, kuris pasiūlė pakopinių pleištų konstrukcijų galios skaičiavimus su skerspjūvio duomenimis ir ištyrė kelių parametrų skirtingą poveikį galiai. Pagrindiniame HH nagrinėjamame modelyje daroma prielaida, kad I grupių, J kryžminio taško ir K individų mėginiai kiekviename klasteryje kiekvienu laiko momentu.

HH galios skaičiavimai grindžiami Valdo bandymo statistika, apskaičiuota kaip intervencijos efekto taško įvertinimo ir jo standartinio nuokrypio santykis. Skirtumai tarp grupių ir tarp grupių paprastai nėra žinomi iš anksto, tačiau panašiai kaip standartinių lygiagrečių ar klasterinių RCT atveju, tinkamus įverčius galima įtraukti, galbūt naudojant informaciją iš ankstesnių ar bandomųjų tyrimų.

Ši formuluotė daro prielaidą, kad kiekvienoje klasteryje keičiamasi tam tikru laikotarpiu; tai yra, ta pati koreliacija daroma tarp asmenų, nepaisant to, ar jie yra veikiami intervencijos, ar ne. Be to, modelyje atsižvelgiama į išorės laiko tendencijas, tačiau daroma prielaida, kad jos yra vienodos visoms grupėms. Tokį laiko poveikį būtina įtraukti į SWT, ypač tais atvejais, kai rezultatas neteisėtas ir ne visai legalus uždarbis internete keistis laikui bėgant [19].

Remiantis asimptotine teorija, HH skaičiavimus galima lengvai išplėsti tokiu atveju, kai rezultatas paprastai nėra pasiskirstęs. Ši rutina dvejetainių parinkčių numatiklis apibrėžti kiekviename kryžminime atsitiktinai atrinktų grupių skaičių, kryžminių taškų skaičių ir vidutinį klasterio dydį. Analitiniai imties dydžio skaičiavimai remiantis projekto efektais Kai kurie autoriai, kaip alternatyva HH formulavimui, pasiūlė imties dydžio skaičiavimus, pagrįstus projektavimo efekto išvedimu - metodu, paprastai naudojamu standartiniuose lygiagrečiuose CRT.

Pavyzdžiui, Woertman ir kt. Jų požiūris daro prielaidą, kad rezultatų matavimai yra gaunami iš kiekvienos grupės tam tikrais atskirais laiko taškais ir kad kiekviename iš šių kryžminio taško išmatuotas dalyvių skaičius kartų ir grupių atžvilgiu yra vienodas.

Pataisos koeficiento CF apskaičiavimo formulė priklauso nuo kryžminių taškų, kuriuose klasteriai pereina į intervenciją, skaičiaus Jpradinio dvejetainių parinkčių numatiklis laiko skaičiaus Bmatavimo kartų skaičiaus kiekvieno kryžminio perėjimo metu T. Kadangi šis DE apskaičiuojamas remiantis HH modeliu, jis taikomas tik skerspjūvio nustatymams, kad kiekvienas matavimas būtų atliekamas iš skirtingų atskirų dalyvių. Pavyzdžiui, matavimai gali būti imami imant nedidelę didelės kohortos dalį kiekvienu laiko momentu, arba pakartotinės naujų asmenų kohortos gali būti veikiamos intervencijos ar kontrolės sąlygų kiekviename kryžminimo etape ir pateikti rezultato matavimus kryžminio tyrimo pabaigoje.

Tačiau Woertman ir kt. Dažnai SWT matavimai nėra gaunami atskiru laiku; Pavyzdžiui, apsvarstykite paprastai vykdomą dizainą, vadinamą nuolatinio įdarbinimo trumpalaikiu ekspozicijos modeliu, [22]. Moulton ir kt. Jų DE nagrinėja atvejį, kai pagrindinę analizę sudaro klasterių, gaunančių intervenciją, rezultatų palyginimai su tais, kurie dar turi gauti intervenciją.

Lang-rank statistiką galima apskaičiuoti darant prielaidą, kad standartinė CRT schema arba kintantis klasterių paskirstymas intervencijai priklauso nuo laiko.

dvejetainių parinkčių numatiklis

Tuomet galutinis mėginio dydis apskaičiuojamas pripučiant šiuo koeficientu tinkamą standartinio mėginio dydį remiantis [23]. Analitinio mėginio dydžio skaičiavimo apribojimai Kaip minėta pirmiau, pagrindinis [14—16] analizės metodų apribojimas yra tas, kad jie nėra tiesiogiai taikytini, kai laikui bėgant imamasi pakartotinių priemonių tiems patiems asmenims, dėl šiuo atveju numanomo papildomo koreliacijos lygio. Taigi skaičiavimai, pagrįsti skerspjūvio duomenimis, gali pervertinti būtiną imties dydį projektui, apimančiam pakartotinius matavimus.

Svarbiau yra tai, kad paprastai analitines formules ir DE yra paprasta naudoti, tačiau dėl to, kad keletas galimų SWT schemų yra ypač sudėtingos, jų negalima tiesiogiai naudoti netaikant būtinų pradinės formuluotės modifikacijų, kad SWT projektavimo ir analizės modeliai būtų suderinti pagal svarstymas.

Taigi, kaip tinkama ir bendresnė alternatyva buvo pasiūlyta naudoti modeliavimu pagrįstus metodus [24], kurie gali būti naudojami atsižvelgiant į specifines SWT ypatybes. Imitacija pagrįsti imties dydžio skaičiavimai Modeliavimu pagrįsto metodo taikymas nustatant optimalų imties dydį tyrimui nėra nauja sąvoka, ji taip pat nėra būdinga SWT projektavimui [25—27]. Trumpai tariant, idėja yra apsvarstyti duomenų generavimo proceso DGP atvaizdavimo modelį, kuriame aprašoma, kaip tyrėjai numato būdą, kuriuo galiausiai bus stebimi tyrimo duomenys.

Tai turėtų būti modelis, kuris naudojamas analizuoti duomenis atlikus tyrimą. Kai kurie parametrai gali būti skirtingi modeliavimo metu: pavyzdžiui, įdomu ištirti gautus rezultatus keičiant bendrą stebėjimų skaičių.

dvejetainių parinkčių numatiklis

Optimalus imties dydis nustatomas pagal minimalų tiriamųjų skaičių, kuriam imituotų bandymų, teisingai laikančių intervenciją reikšmingu nustatytuoju α lygiu, dalis yra didesnė arba lygi reikiamai galiai.

Pagrindinis imitavimo metodais pagrįsto metodo pranašumas nustatant imties dydį yra tas, kad iš principo galima daryti prielaidą apie bet kokią DGP, nesvarbu, kokia sudėtinga. Žinoma, bandymams, susijusiems su sudėtingesnėmis konstrukcijomis, prireiks ir ilgesnio skaičiavimo laiko, kad būtų galima atlikti pakankamą skaičių bandymų, kad būtų galima visiškai įvertinti eksploatacines savybes, pavyzdžiui, atsižvelgiant į galios ir imties dydžio santykį.

Tai yra būtina norint tinkamai įvertinti reikiamą imties dydį. Skerspjūvio duomenų projektai Paprasčiausia situacija greičiausiai yra pakartotinis skerspjūvio dizainas, kai matavimai atliekami atskirais laikotarpiais iš skirtingų asmenų.

Šis matavimo būdas atitinka atviros kohortos SWT, kai kiekvienai bandymo grupei iš kiekvienos bandomosios dalies kiekviena mėginys imama iš nedidelės dalies dalyvių [22]. Tokiu atveju bendrą modeliavimo metodo pagrindą galima apibūdinti taip. Pavyzdžiui, [28] dvejetainių parinkčių numatiklis mitybinės intervencijos poveikį užkertant kelią svorio metimui naudojant šią kompoziciją. Normalumo prielaida jokiu būdu nėra esminė: pavyzdžiui, jei žinotume apie galimus iškraipymus, galėtume manyti, kad įranga, kuria galite užsidirbti pinigų duomenų pasiskirstymas t yra patikimesnis.

Modeliavimu pagrįstame kontekste nesunku išplėsti šią struktūrą, atsižvelgiant į kitų rūšių rezultatus; Pvz. Tai yra sistema, kurią [29] naudoja pacientams, kuriems nustatytas iš anksto numestas svoris, nustatyti, tai yra, modifikuojant pirminio tyrimo [28] rezultato apibrėžimą. Taip pat atkreipkite dėmesį, kad šis tiesinio prognozuotojo apibrėžimas taikomas nuolatiniams ir iškreiptiems peržiūri dvejetainį variantą, kurie gali būti modeliuojami naudojant lognorminį arba gama paskirstymą.

Uždaros kohortos dizainai Kita svarbi situacija yra pakartotiniai tos pačios asmenų grupės matavimai, vadinami uždara kohorta [22]. Pagal šį projektą būtina atsižvelgti į sukeltą koreliaciją tarp to paties asmens gautų matavimų.

Modeliavimo plėtiniai sudėtingesniems duomenų generavimo procesams Modeliavimas, paremtas imties dydžio skaičiavimais, yra ypač efektyvus modeliuojant papildomą sudėtingumą, kurį sukelia nestandartiniai atvejai. Pavyzdžiai yra papildomų kovariatorių, kurie gali priklausyti nuo laiko ar klasterio paskirstymo intervencijai, įtraukimas, taip pat labiau struktūruoti efektai pvz.

Šie terminai gali būti aiškinami kaip klasteriui būdingi intervencijos efekto variantai. Tai gali būti nežinoma tiksliai, todėl naudinga atlikti realaus pasirinkimo jautrumo analizę.

Kaip alternatyva, laiko efektas gali būti nurodytas naudojant sudėtingesnes specifikacijas, tokias kaip atsitiktiniai pasivaikščiojimai. Vėlgi, tai neturėtų jokios reikšmingos įtakos mūsų modeliavimo metodams, nors dėl papildomo laiko konkretaus atsitiktinio efekto modelių struktūra būtų sudėtingesnė ir tokiu būdu būtų galima padidinti skaičiavimo laiką.

dvejetainių parinkčių numatiklis

Atkreipkite dėmesį, kad šios bendresnės konstrukcijos apima tinkamų papildomų parametrų verčių nustatymą ir kad, nors intuityviai atrodo akivaizdu, šios parinktys dažnai yra tvirtesnės, jos paprastai padidins reikiamą imties dydį.

Be to, šie sudėtingesni dvejetainių parinkčių numatiklis vienodai taikomi skerspjūvio ir kohortos dizainams. Modeliavimo procedūra Nepriklausomai nuo modeliavimo prielaidų rezultatams ar formai, kuri taikoma atsižvelgiant į klasteriui ir laikui būdingą vidurkį, modeliavimo procedūrą galima schematiškai apibūdinti taip.

Rodyklės rodikliai MT4 dvejetainiams variantams. RSX MA - tikslus rodyklės indikatorius

Pasirinkite bendrą imties dydį n pavyzdžiui, bendrą išmatuotų asmenų skaičių ir tinkamą I klasterių skaičiaus ir laiko taškų J derinį. Pateikite pagrindinių parametrų sąmatą. Tai galima gauti iš atitinkamos literatūros ar ekspertų nuomonės.

dvejetainių parinkčių numatiklis

Mes rekomenduojame atlikti išsamią jautrumo analizę, kad ištirtume šių prielaidų poveikį galutiniams rezultatams, atsižvelgiant į optimalų imties dydį. Aukščiau aprašytu paprasčiausiu atveju tai apima: a. Projektavimo matrica X, apibūdinanti, kaip klasteriai yra paeiliui paskirstomi intervencijos daliai; b.

Pertrauka μ, kuri rodo tinkamą pradinę vertę; c. Numanomas intervencijos poveikis θ; d. Imkitės n tariamo modelio n dydžio duomenų rinkinio. Paprasčiausiu pirmiau minėtu atveju tai reiškia šiuos veiksmus: a. Imituokite fiksuoto laiko konkretaus efekto β j vertę, pavyzdžiui, tiesinę tendenciją; c. Apskaičiuokite tiesinę prognozę, įvesdami atitinkamų dydžių reikšmes; atkreipkite dėmesį, kad tai atitinka rezultato vidurkį tinkamu mastu; d.

Imituokite numatomo paskirstymo rezultato vertę, naudodamiesi ankstesniais žingsniais gautais parametrais. Išanalizuokite gautą duomenų rinkinį ir užrašykite, ar būdų, kaip užsidirbti pinigų pradedantiesiems internete poveikis aptinkamas dvejetainių parinkčių numatiklis statistiškai reikšmingas.

Iii ir iv žingsniai pakartojami daugybę kartų S kiekvienai pasirinktai n reikšmei, o apskaičiuota galia naudojama tiek kartų, kiek analizė teisingai nustato tariamą intervencijos poveikį kaip reikšmingą. Optimaliu imties dydžiu pasirinkta mažiausia n vertė, kuriai esant apskaičiuota galia yra ne mažesnė už iš anksto nustatytą ribą paprastai 0, 8 arba 0, 9.

Monte Karlo klaidos, susijusios su apskaičiuota galia, sąmatą galima lengvai apskaičiuoti ir naudoti kaip gairę optimaliam naudojamų modeliavimų skaičiui nustatyti. Daugelyje atvejų pakaks S vertės S vertės. Jautrumą pagrindinių parametrų pasirinkimui galima patikrinti pasirinkus skirtingas reikšmes ir pakartojant procedūrą. Alternatyvi šio algoritmo versija gali apimti visiškai Bajeso požiūrio taikymą [31]; tai reiškia pagrindinių parametrų neapibrėžtumo modeliavimą, naudojant tinkamus tikimybės pasiskirstymus.

Pavyzdžiui, galima daryti prielaidą, kad remiantis šiuo metu turimais įrodymais, standartinis dvejetainių parinkčių numatiklis nuokrypis greičiausiai yra intervale tarp dviejų kraštutinių verčių a ir b. Tai gali būti paversta, pavyzdžiui, išankstiniu vienodu paskirstymu, apibrėžtu a, b punktuose. Tada imties dydžio skaičiavimais būtų atsižvelgiama į papildomą tikrojo šio parametro vertės neapibrėžtį.

Rezultatai Kai kuriems Dvejetainių parinkčių mobilioji programa aspektams įvertinti imties dydžio apskaičiavimui mes naudojome analitinius ir modeliavimu pagrįstus skaičiavimus.

dvejetainių parinkčių numatiklis

Kaip pasiūlė Hemming et al. Taip yra dėl to, kad ne tik atliekamas grupių palyginimas, naudojamas intervencijos poveikiui įvertinti, bet ir palyginimas tarp subjektų [33]. Taigi pirmiausia SWT efektyvumą įvertiname palyginti su standartiniu CRT, palygindami imties dydį, gautą pritaikius kelis dvejetainių parinkčių numatiklis skaičiavimo metodus ir keičiant ICC. Tada mes patvirtiname modeliavimu pagrįstą metodą atsižvelgiant į analitinę HH formuluotę skerspjūvio duomenims gauti.

Visi modeliavimai ir analizės buvo atlikti naudojant laisvai prieinamą programinę įrangą R [34]. Bus pateiktas paketas, kuriame yra tinkamos funkcijos atlikti analitinius ir imitacinius skaičiavimus, kad būtų galima nustatyti SWT imties dydį.

Pavyzdžiams parinktos vertės yra silpnai pagrįstos trimis iš mūsų apžvelgtų bandymų [28—30]. Pagal du DE metodus pirmiausia apskaičiavome imties dydį, reikalingą lygiagrečiam RCT, ir tada pritaikėme tinkamą infliacijos koeficientą.

Visiems rezultatams ICC skyrėsi nuo 0, rodančių, kad tarp grupių nėra koreliacijos, iki 0, 5, o tai gali būti laikoma aukštu koreliacijos lygiu, ypač klinikinėje aplinkoje. Tai nekelia problemų apskaičiuojant DE W ir HH metodą, nes jie abu yra pagrįsti apytiksliu rezultatų normalumu. Taigi lengva valdyti, kuris variacijos šaltinis yra įvedamas per dispersijos parametrą, kuris yra atskiras nuo tiesinio numatiklio.