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R语言 sizepower包 sampleSize.randomized()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-2-26 14:25:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
sampleSize.randomized(sizepower)
sampleSize.randomized()所属R语言包:sizepower

                                        Sample Size Calculation for Completely Randomized Treatment-Control Designs in Microarray Studies
                                         完全随机的待遇控制芯片研究设计样本大小计算

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

For any specified power, this routine computes the required sample size n for completely randomized designs in which differential expression between n treatment units and n control units is of interest. The total number of experimental units for the study is 2n.
对于任何指定的电源,日常计算所需的样本大小n在n处理单位和n控制单元之间的差为完全随机设计的利益表达。研究的试点单位总数是2n。


用法----------Usage----------


  sampleSize.randomized(ER0, G0, power, absMu1, sigmad)



参数----------Arguments----------

参数:ER0
mean number of false positives.
平均误报数量。


参数:G0
anticipated number of genes in the experiment that are not differentially expressed.
预计数量在实验都没有差异表达的基因。


参数:power
specified power level for an individual gene, which represents the expected proportion of differentially expressed genes that will be declared as such by the tests.  
指定一个单独的基因,它代表了预期的比例差异表达的基因测试将被宣布为等功率水平。


参数:absMu1
absolute mean difference in log-expression between treatment and control conditions as postulated under the alternative hypothesis H1.  
在log中表达的平均绝对差异治疗和控制条件下替代假说H1假设。


参数:sigmad
anticipated standard deviation of the difference in log-expression between treatment and control conditions. The relation between the standard deviation of the difference (sigmad) and the experimental error standard deviation (sigma) is sigmad=sqrt(2)/sigma.  
预期之间的治疗和控制条件的log表达差异的标准偏差。之间的差异的标准偏差(sigmad)和实验误差的标准偏差(sigma)sigmad=sqrt(2)/sigma的关系。


值----------Value----------


参数:n
sample size for each group.  
每个组的样本大小。


参数:d
statistical difference between treatment and control conditions under H1 (i.e. d=absMu1/sigmad).
根据上半年的治疗和控制条件之间的统计学差异(即d=absMu1/sigmad)。


注意----------Note----------

Examples and explainations can be found in http://www.biostat.harvard.edu/people/faculty/mltlee/pdf/Web-sampsize-trt-cont-050511r.pdf.
例子和解释相关可以发现在http://www.biostat.harvard.edu/people/faculty/mltlee/pdf/Web-sampsize-trt-cont-050511r.pdf。


作者(S)----------Author(s)----------



Weiliang Qiu (<a href="mailto:weiliang.qiu@gmail.com">weiliang.qiu@gmail.com</a>),
Mei-Ling Ting Lee (<a href="mailto:meilinglee@sph.osu.edu">meilinglee@sph.osu.edu</a>),
George Alex Whitmore (<a href="mailto:george.whitmore@mcgill.ca">george.whitmore@mcgill.ca</a>)




参考文献----------References----------

Analysis of Microarray Gene Expression Data. Kluwer Academic Publishers, ISBN 0-7923-7087-2.
Power and sample size for DNA microarray studies. Statistics in Medicine, 21:3543-3570.

参见----------See Also----------

power.randomized, power.matched, power.multi, sampleSize.matched
power.randomized,power.matched,power.multi,sampleSize.matched


举例----------Examples----------


  sampleSize.randomized(ER0=1, G0=2000, power=0.9, absMu1=1, sigmad=0.566)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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