एक केस-कंट्रोल अध्ययन में इष्टतम मामला / नियंत्रण अनुपात
जवाबों:
जैसा कि @EpiGrad कहता है - कोई इष्टतम अनुपात नहीं है क्योंकि अन्यथा हर कोई इसका उपयोग करेगा। मेरा सुझाव है कि आप किसी मामले की लागत बनाम नियंत्रण की लागत को देखकर समस्या का समाधान करें।
मामले
केस-कंट्रोल अध्ययन के लिए आधार यह है कि आप दुर्लभ परिणामों (कैंसर, पुन: संचालन आदि) का अध्ययन करना चाहते हैं। दुर्लभ होने से आपकी समस्या यह है कि इन मरीज़ों को ढूंढना प्रमुख लागत है।
नियंत्रण
नियंत्रण मूल रूप से बीमारी के बिना किसी को भी है और इसलिए आप इन की एक बहुतायत है। 10 अधिक नियंत्रण खोजना आमतौर पर इतना मुश्किल नहीं है।
आंकड़े
आप जो देखना चाहते हैं वह कुछ ऐसा है जहां आप नीचे दिए गए मामले में दो अध्ययन किए गए नमूने के बीच अंतर रखते हैं:
यदि आपको लगता है कि आप एक ऐसी स्थिति में समाप्त हो जाएंगे, जहाँ आप अपने रोगियों की संख्या बढ़ाने के लिए आवश्यक अंतर नहीं देख सकते। दूसरे शब्दों में, आपके पास यह स्थिति है:
कि आप एक समूह में अधिक रोगियों को इस एक में भर्ती करके बदलना चाहते हैं:
आँकड़े बहुत सीधे हैं आप समान आकार के समूह होने से सबसे अधिक शक्ति प्राप्त करते हैं। चूँकि आपका आमतौर पर ऐसी स्थिति में होता है जहाँ आप दुर्लभ परिणाम समूह में अधिक मरीज़ नहीं पा सकते हैं जहाँ आप नियंत्रण समूह में रोगियों की संख्या बढ़ाना चाहते हैं। केंद्रीय सीमा प्रमेय देता है कि सामान्य वक्र के साथ इस सरल समीकरण द्वारा दिया गया है:
- एसई = मानक त्रुटि (माध्य के नमूना वितरण का मानक विचलन)
- एसडी = अपने नमूने का मानक विचलन
- n = आपके नमूने में रोगियों की संख्या
जैसा कि आप देख सकते हैं, प्रत्येक अध्ययन किए गए व्यक्ति की वक्र की चौड़ाई पर प्रभाव, द्वारा परिभाषित के अनुसार घटता है । इससे यह पता चलता है कि इष्टतम अनुपात वह है जहां आप समय और प्रयास से अधिक समय प्राप्त करते हैं और आप रोगियों / नियंत्रणों को भर्ती करते हैं।
केस-कंट्रोल अध्ययनों में जो महत्वपूर्ण है वह यह है कि आपको रोगियों के साथ नियंत्रण में उतना ही प्रयास करना होगा जितना आप करते हैं। उदाहरण के लिए , नियंत्रणों पर बात करने के लिए छात्र भेजते समय आप स्वयं दिलचस्प मामलों का साक्षात्कार नहीं कर सकते । सही स्रोत आबादी की पहचान करना चुनौतीपूर्ण भी हो सकता है।
जरूरी नहीं कि एक इष्टतम मामला-नियंत्रण अध्ययन अनुपात हो, अन्यथा यह वह होगा जो हम सभी इस्तेमाल करते हैं। आम तौर पर, मुझे तर्क दिया जाता है कि मामलों के नियंत्रण का एक उच्च अनुपात अधिक अध्ययन शक्ति का परिणाम है, हालांकि अधिक महंगी अध्ययन की लागत पर। मैंने एक बार केसहार्ट स्टडी की एक श्रृंखला का विश्लेषण किया था, जो कि एक कोहॉर्ट अध्ययन के अंतर्गत थी। अनुमानों की सटीकता में नाटकीय रूप से प्रति मामलों में 2 या 3 नियंत्रणों का उपयोग किया गया था, लेकिन फिर भुगतान का स्तर समाप्त होना शुरू हो गया।
यह सिमुलेशन के माध्यम से अध्ययन नियोजन चरण में मूल्यांकन के लायक कुछ हो सकता है।