Kalkylator - Andelar i två
oberoende grupper
Denna sida är uppdaterad 2002-09-20
Här kan du räkna ut stickprovsstorleken eller styrkan i en undersökning
som jämför andelarna i två oberoende grupper. Teorin
bakom dessa beräkningar förklaras på en annan sida. Du kan även välja
andra kalkylatorer för andra typer av studier.
Ange andelar, alfa (=p-värde) och styrka (=power) som en
siffra mellan 0-1. Som decimalavgränsare använd punkt (ej komma). När du
fyllt i dina värden så klicka på knappen "Beräkna". Längre ner
hittar du ett exempel som förklarar mer. De siffror som är ifyllda i förväg
kommer från exemplet.
Exempel
För att visa hur man använder kalkylatorn har vi fyllt i med ett exempel.
Antag att vi vill veta om tvillingfödslar ger högre eller lägre andel pojkar
jämfört med om mamman bara föder ett barn. Vi antar i det här exemplet att
vi inte vet den exakta andelen pojkar varken vid
singelfödslar eller vid tvillingfödslar. Tidigare pilotstudier har angett att
andelen vid singelfödslar är 51,5% och vid tvillingfödslar 50,8%. I dessa
små pilotstudier har skillnaden i andelen pojkar mellan singelfödslar och
tvillingfödslar inte varit statistiskt signifikant. Om skillnaden i andelen pojkar mellan singelfödsel
och tvillingfödsel kan antas vara 0,7% hur stort stickprov skulle vi behöva
(hur många singelfödslar och tvillingfödslar skulle vi behöva observera)
för att kunna påvisa att skillnaden på 0,7% är statistiskt signifikant? Om vi
visste säkert att andelen pojkar är lägre vid tvillingfödsel skulle vi
markera "ensidigt test". Eftersom vi inte är helt säkra på att
skillnaden innebär lägre andel vid tvillingfödsel markerar vi
"tvåsidigt test". Normalt bör man alltid göra tvåsidiga test.
Prova nu genom att klicka på "Beräkna". Som du ser behöver vi
observera 80048 singelfödslar och lika många tvillingfödslar för att ha 80% chans att kunna påvisa den
lilla skillnaden på 0,7%. Hade vi varit helt säkra på att andelen pojkar är
lägre vid tvillingfödslar gör vi ett ensidigt test och ser att då räcker
det med "bara" 63053 födslar i varje grupp.
Antag att vi redan har gjort en undersökning där vi har
observerat 2000 singelfödslar och lika många tvillingfödslar. I den undersökningen kunde vi inte påvisa
någon statistiskt signifikant skillnad i könsfördelning mellan singelfödslar
och tvillingfödslar. Om det nu är så att det finns en verklig skillnad i
könsfördelning på 0,7%, hur stor chans hade vi då att i vår undersökning
kunna påvisa detta (få p<0,05)? Om du markerar att du vill
"Beräkna styrkan", fyller i stickprovsstorleken till 2000 och sedan
klickar på "Beräkna" ser du att i den undersökning du just gjort
var det bara 6% chans att kunna påvisa en så liten skillnad i könsfördelning
som 0,7% (tvåsidigt test). Om man skall publicera en studie med "negativt fynd" (ingen
statistiskt signifikant skillnad, p>0,05) bör styrkan vara minst 80%.
Bakgrundsinformation
Ovanstående kalkylator är gjord av Rollin F. Brant, biostatistiker på
Department of Community Health Sciences vid universitetet i Calgary. Svensk
översättning och tillägg av exempel är gjord av undertecknad efter
tillstånd från upphovsmannen.
Beräkningarna i denna kalkylator baseras på normalaproximeringen
av binomialfördelningen.
(Acknowledgments:
The JavaScript underlying this page uses normal quantile and probability
functions taken from Jan deLeeuw's Web-based
Statistics: The Study of Stability in Variation.)
Ansvar
Informationen på denna webbsite får läsas fritt utan kostnad. Vi tar inte
ekonomiskt / juridiskt ansvar för konsekvenser av eventuella fel eller brister
i informationen. Skulle det visa sig att denna kalkylator räknar fel tar
ansvariga för denna webbplats inget ekonomiskt / juridiskt ansvar. Ansvaret
ligger helt hos den som använder kalkylatorn.
Denna webbsida är författad av
Doc. Ronny Gunnarsson
Distriktsläkare/Familjeläkare
Läs om regler för ansvar och copyright som gäller för denna webbsida.