首页> 外文OA文献 >Determining the sample size for a cluster-randomised trial: Bayesian hierarchical modelling of the ICC estimate
【2h】

Determining the sample size for a cluster-randomised trial: Bayesian hierarchical modelling of the ICC estimate

机译:确定群集随机试验的样本大小:ICC估计的贝叶斯分层建模

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

In common with many cluster-randomised trials, it was difficult to determine the appropriate sample size for the planned trial of the effectiveness of a systematic voiding programme for post-stroke incontinence due to the lack of a robust estimate of the intra-cluster correlation coefficient (ICC). One approach to overcome this problem is a method of combining ICC values in the Bayesian framework (Turner et al. 2005). We adopted this approach and used Bayesian hierarchical modelling to estimate the ICC.
机译:与许多整群随机试验相同,由于缺乏对团簇内相关系数的可靠估计,很难为计划中的试验确定合适的样本量,以进行计划中的卒中后尿失禁系统排尿计划的有效性(ICC)。解决这一问题的一种方法是在贝叶斯框架中组合ICC值的方法(Turner等,2005)。我们采用了这种方法,并使用贝叶斯分层建模来估计ICC。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号