Estoy tratando de determinar el tamaño de muestra necesario en un estudio clínico de 2 grupos de tratamiento a un grupo de control (3 grupos en total). Sin embargo, no estoy seguro de cómo calcular correctamente. Tradicionalmente, el bsamsize función en el Hmisc paquete es lo que he estado utilizando para calcular el tamaño de la muestra si la potencia deseada, las proporciones de cada grupo de comparación (p0 bajo nulo y p1 en virtud de la alternativa), y la fracción de observaciones en el primer grupo. Usted puede encontrar esta función de la documentación aquí: https://www.rdocumentation.org/packages/Hmisc/versions/4.1-0/topics/bpower
Así que me estoy preguntando, ¿cómo se podría ir sobre cómo calcular el tamaño de muestra necesario para, por ejemplo, 2 grupos de tratamiento y 1 grupo de control, si uno quería el mismo número de sujetos en cada grupo? En este caso, no creo que hay una manera de hacer esto usando el bsamsize función, ya que esto supone sólo una hipótesis que está siendo probado. Cómo voy a querer ir acerca de la especificación de múltiples hipótesis (por ejemplo, la media de Control es diferente al Tratamiento 1, pero no el Tratamiento 2, la media de Control es diferente tanto de Tratamiento 1 y el Tratamiento 2, etc.)?
Hasta el momento, he probado el siguiente código utilizando valores genéricos:
p1 = 0.1
p2 = 0.15
frac = 1/3
bsamsize(p1, p2, fraction=frac, alpha=.05, power=.8)
Para obtener el resultado:
n1 n2
525.3318 1050.6636
Creo que la fracción debe ser 1/3 si tengo 3 total de los grupos. Pero, cuando se utiliza esta función, sólo podemos especificar p1 y p2, y no una tercera proporción, dicen p3, para obtener 3 la igualdad de tamaños de muestra para 3 total grupos.
Tengo la esperanza de que alguien sabe de un paquete que puede manejar una pregunta de investigación como este. Yo también estaría interesado en saber cómo generalizar este problema, dicen comparar 3, 4, 5, ..., x tratamientos para un control a la vez.
Gracias por cualquier/toda la ayuda!
