本稿は、ジョン・ラチン(2020)『医薬データのための統計解析』の「問題5.11」の自作解答例です。マクネマー検定に必要なサンプルサイズと検出力に関する問題です。
なお、閲覧にあたっては、以下の点にご注意ください。
- スマートフォンやタブレット端末でご覧の際、数式が見切れている場合は、横にスクロールすることができます。
- 曝露(発症)状況を表す右下の添え字は、「0」である場合(
など)や「2」である場合( など)がありますが、どちらも「非曝露群(コントロール群)」を表しています。 - 漸近的な性質を用いる際は、①中心極限定理が成り立つ、②漸近分散を推定する際に、母数をその一致推定量で置き換えることができるということが成り立つと仮定しています。
- デルタ法を用いる際、剰余項(2次の項)が漸近的に無視できる(
に確率収束する)と仮定しています。 - 上述の参考書では、標準正規分布の上側
点を と表記していますが、本サイトでは、 としています。そのため、参考書に載っている式の形式と異なる部分があります。 - 著作権の関係上、問題文は、掲載しておりません。上述の参考書をお持ちの方は、お手元にご用意してご覧ください。
- この解答例は、筆者が自作したものであり、公式なものではありません。あくまでも参考としてご覧いただければ幸いです。
目次[非表示]
問5.11.1:検出力の公式
まず、対称性に関する仮説を検定するための検定統計量は、各セルの度数が四項分布に従うという仮定のもとで、標本比率の差
問5.11.2:サンプルサイズの公式
式
問5.11.3:サンプルサイズと検出力に関する式
まず、応答不一致のセルの度数の総数が固定されており、「発症あり・発症なし」のセル度数が条件付き二項分布に従うという仮定のもとで、対称性に関する仮説を検定するための検定統計量は、標本比率
問5.11.4:検出力の公式
式
問5.11.5:2次方程式の導出
与えられた条件から、以下のような関係を導ける。
非発症者 | 合計 | |||
---|---|---|---|---|
曝露あり | 曝露なし | |||
発症者 | 曝露あり | |||
曝露なし | ||||
合計 |
これにもとづくと、
問5.11.6:サンプルサイズの設計公式の適用
サンプルサイズの設計公式に、
問5.11.7:応答不一致のペアの総数の期待値
与えられた条件のもと、応答不一致のペアが得られる確率は、
問5.11.8:検出力の公式の適用①
〔1〕検出力の算出
検出力の公式に、
問5.11.9:検出力の公式の適用②
〔1〕検出力の算出
検出力の公式に、
問5.11.10:Schlesselmanの方法の適用
Schlesselmanの2次方程式に、
参考文献
- ジョン・ラチン 著, 宮岡 悦良 監訳, 遠藤 輝, 黒沢 健, 下川 朝有, 寒水 孝司 訳. 医薬データのための統計解析. 共立出版, 2020, p.261-262
- ジョン・ラチン 著, 宮岡 悦良 監訳, 遠藤 輝, 黒沢 健, 下川 朝有, 寒水 孝司 訳. 医薬データのための統計解析. 共立出版, 2020, p.238-242
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