
ANOVA, Survival and Power
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Science
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Hard
Benjamin Ineichen
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5 questions
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1.
MULTIPLE SELECT QUESTION
1 min • 1 pt
Ich will für meine geplante Studie ausrechnen, wie viele Teilnehmer ich brauche um eine bestimmte Power zu erreichen. Welche Aussage(n) stimmen?
Ich benötige das Signifikanz-Level Alpha
Ich benötige den p-Wert meines Tests
Ich muss wissen welche Power ich anstrebe in meiner Studie
Es gibt ausser Alpha, Beta und Effektgrösse noch eine weitere wichtige Information, die ich brauche
2.
MULTIPLE SELECT QUESTION
1 min • 1 pt
Welche Aussage(n) ist/sind korrekt?
Wenn ich mit einer kleinen Effektgröße rechne, brauche ich eine größere Stichprobe, um die gleiche Power zu erreichen.
Die Power einer Studie entspricht der Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, wenn die 0-Hypothese nicht zutrifft.
Die Power ist definiert als 1 minus die Wahrscheinlichkeit, ein falsch negatives Resultat in einem statistischen Test zu bekommen.
Posthoc die Power einer Studie zu berechnen wird empfohlen
3.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
1 min • 1 pt
Welche Aussage über ANOVA trifft zu? (single choice)
Wenn die Nullhypothese der ANOVA abgelehnt wird, bedeutet das, dass alle Gruppenmittelwerte signifikant unterschiedlich sind.
Eine hohe Variation innerhalb der Gruppen erhöht die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen.
Der F-Wert ist das Verhältnis der Variation innerhalb den Gruppen zur Variation zwischen der Gruppen.
Die ANOVA prüft, ob die Mittelwerte mehrerer Gruppen unterschiedlich sind, ohne dabei paarweise Vergleiche durchzuführen.
4.
MULTIPLE SELECT QUESTION
1 min • 1 pt
Welche Aussage(n) ist/sind korrekt?
Gruppe 2 hat die tiefere Wahrscheinlichkeit in Remission zu bleiben
Es gibt viele Zensierungen in der Gruppe 2
Eine Probandin, die in Remission geht in Woche 37 würde linkszensiert werden
Am Schluss der Studie bleibt eine gemäss dem Graph unbekannte Menge an Probanden in Remission in Gruppe 1
5.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
30 sec • 1 pt
LogRank-Test: Welche Aussage ist FALSCH?
Die Null-Hypothese lautet, dass beide Überlebens-Kurven den gleichen Median survival haben.
Er basiert auf der Annahme, dass die Zensuren unabhängig von der Überlebenszeit sind.
Die Teststatistik des log-rank-Tests folgt unter der Nullhypothese einer Chi-square Verteilung mit 1 Freiheitsgrad.
Er wird häufig in klinischen Studien verwendet, um die Wirksamkeit einer neuen Behandlung im Vergleich zu einer Kontrollbehandlung festzustellen, wenn die Messung die Zeit bis zu einem Event ist.
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