я очень люблю dt, но вот этот self join, конечно, всегда меня убивал
и я убей не знаю, как, например, его кому-то рассказывать. те же студенты у меня с большим трудом .SD-то понимают (настолько большим, что я перестал рассказывать про это)

на мой взгляд, что это проблема в разрабах и настройках бд

А в чем смысл такой странной аллокации для non-inferiority?

В пакете gsDesign есть функция nBinomial, которая поддерживает настройку ratio и delta для биномиального распределения. Как раз что требуется для расчета non-inferiority и неравных выборок.

Сам пакет gsDesign нужен для group-sequential design с промежуточными анализами и соответствующими поправками. Но это делается в два шага: сначала считается "обычная" выборка и потом ее размер корректируется в зависимости от промежуточных анализов. Как я понял из документации, nBinomial как раз первый шаг делает.

Спасибо сборщикам данных.

Ага. Мне тут умелый человек переписал запрос так, что он годичные данные за пару секунд посчитал.

и так бывает

Вот еще есть онлайн калькулятор для перепроверки: http://powerandsamplesize.com/Calculators/Compare-2-Proportions/2-Sample-Non-Inferiority-or-Superiority

Но он как-то кривова-то сделан и на сайте выводит результат только при первой загрузке страницы. если что-то поменять, то размер Nb не обновляется. Надо в R код ниже запускать.

А, я его использовал, да.

Я даже не буду в очередной раз заводить песнь про data.table и (гуманитарных) студентов.

и не говори. подумай лучше о том, что вот ты уже начинаешь ворчать на непостоянство функций
а как будет студентам, когда они еще толком что-то не освоили, а оно в них плюется красным предупреждением или просто не работает?
в отличие от dt, где все операции делаются по одним и тем же рельсам все годы, а операции фильтрации, группировки и манипуляций над колонками делаются в строго однозначных местах, также как и мерджи.

ну и вообще. имхо, не бывает гуманитарных студентов. бывают умные/мотивированные и глупые/немотивированные. первый прекрасно все усваивают, последним что угодно не зайдет.

Не совсем понял. В non-inferiority исследуемая терапия сравнивается с активным контролем. При этом, насколько я помню, размер выборки будет минимальным для аллокации 1:1. Какой смысл брать неравную выборку, если общий размер будет больше?

Неравные выборки могут обосновываться этическими соображениями. Н-р при сравнении с плацебо в дизайне superiority можно сделать аллокацию 2:1 в пользу исследуемого препарата. В таком случае минимизуется число пациентов, получающих заведомо невыгодную терапию.

Данные люди не забили, не прислали нам нормально, в результате неравное соотношение получается.

Нет смысла, это специальный квест, чтобы биостатистик страдал.

А, т.е. нужно апостериорную мощность посчитать уже по результатам проведенного исследования?

Да.

Бррр... А что не так с гуманитарными студентами?

Стереотип уровня девочек и математики/программирования

ну тогда gsDesing, функция nBinomial. Я ее только что потыкал - она выдает похожие результаты, что и онлайн каклькулятор (только общую выборку, а не Nb).

Обычно У powerandsamplesize лучше сделано, этот какой-то откровенно неинтуитивный, если не сказать говёный.

Спасибо!

Людям, входящим в андан, сначала нужно усвоить, что 90% работы -- это чтение файла, фильтрация колонок, преобразование колонок, группировка и вычисление над этими группами. С tidyverse это сделать проще, т.к. данные операции называются чуть ли не теми же словами.

И уже потом можно начинать задумываться над оптимизацией, эффективностью и вот этим всем.

Учить азам андана через data.table -- это всё равно что требовать от младенца, чтобы он сначала побежал а уже потом пошёл.