Specialized Sample Size (Survival / Diagnostic / Non-inferiority)
Sample-size estimation for common specialized study designs: survival studies (log-rank/Cox, Schoenfeld's formula for required number of events), diagnostic tests (target precision for sensitivity/specificity), and non-inferiority/equivalence trials (means or proportions). For basic sample sizes of a general mean/proportion/correlation see the Sample Size Calculator. Computed locally in your browser.
Estimates the number of events required for a log-rank/Cox test by Schoenfeld's formula; if a total event probability is entered, it is further converted to the required total sample.
Mode d'emploi et méthodologie
Pourquoi calculer d'abord le nombre d'événements dans une étude de survie ?
La puissance du log-rank/Cox est déterminée par le « nombre d'événements » plutôt que par la taille d'échantillon. La formule de Schoenfeld donne d'abord le nombre d'événements requis, puis le combine avec la probabilité d'événement attendue (durée de suivi, rythme d'inclusion, taux de base) pour convertir en effectif total.
Pourquoi la taille d'échantillon diagnostique est-elle en deux parties ?
La sensibilité s'estime seulement chez les malades et la spécificité seulement chez les non-malades. Chaque exigence de précision doit être satisfaite séparément, puis convertie en effectif total via la prévalence, en prenant le plus grand, pour que les deux métriques atteignent la précision cible.
Comment fixer la marge de non-infériorité ?
La marge est l'infériorité cliniquement acceptable maximale et doit avoir une base clinique claire et respecter les recommandations réglementaires, en général de façon conservatrice. Elle détermine directement la taille d'échantillon — plus la marge est petite, plus l'effectif requis est grand.
Faut-il ajouter de l'échantillon pour les pertes de suivi ?
Oui. Les résultats ci-dessus excluent les abandons. Inclusion réelle ≈ valeur calculée ÷ (1 − taux d'abandon attendu). Par exemple, avec 15 % d'abandon attendu, divisez la taille d'échantillon par 0,85.
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