R语言 clippda包 sampleSizeParameters()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sampleSizeParameters(clippda)
sampleSizeParameters()所属R语言包：clippda

                                        A generic function to calculate sample size parameters
                                         一个通用的函数来计算样本大小参数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This generic function computes input parameters for the sample size calculation function.
这个通用函数计算样本大小计算功能的输入参数。


用法----------Usage----------


sampleSizeParameters(Data,intraclasscorr,signifcut, ...)



参数----------Arguments----------

参数：Data
An object of aclinicalProteomicsData  class.   
aclinicalProteomicsData类的对象。


参数：intraclasscorr
An object of numeric  class. It is a known value of the intraclass correlation, or an estimate from a pilot data.  
numeric类的对象。它是一个内相关的已知值，或从试验数据估计。


参数：signifcut
An object of numeric  class.  It is significance threshold (usually, taken to be 0.05 in the analysis  of the protein profiling studies).
numeric类的对象。这是意义阈值（通常情况下，采取的蛋白质谱的分析研究，为0.05）。


参数：...
Some methods for this generic function may take     additional, optional arguments.  At present none do.
这个泛型函数的一些方法可能需要额外的可选参数。目前没有做。


值----------Value----------

A list of parameters:
参数列表：


参数：Corr
the intraclass correlation from your pilot data.
从内相关的试验数据。


参数：techVar
the technical variance from your pilot data.
从试验数据的技术差异。


参数：bioVar
the biological variance from your pilot data.
从试验数据的生物变异。


参数：DIFF
the clinically important difference from your pilot data.
从试验数据的临床重要差异。


参数：no.peaks
the number of peaks detected by the Biomarker wizard.
峰检测的生物标志物向导。


作者（S）----------Author(s)----------


Stephen Nyangoma



参考文献----------References----------

Billingham LJ: Sample size calculations for planning clinical proteomic profiling studies using mass spectrometry.  Bioinformatics, 2009, Submitted
expression in microarray experiments. Bioinformatics 2005, 21, 2067 - 75
in microarray experiments. Stat Appl Genet Mol Biol 2004, 3, 1, Article 3

举例----------Examples----------



intraclasscorr  <-  0.60 #cut-off for intraclass correlation[切断内相关]

signifcut <- 0.05      #significance cut-off[意义切断]

data(liverdata)

data(liver_pheno)

OBJECT=new("aclinicalProteomicsData")

OBJECT@rawSELDIdata=as.matrix(liverdata)
OBJECT@covariates=c("tumor" ,    "sex")
OBJECT@phenotypicData=as.matrix(liver_pheno)
OBJECT@variableClass=c('numeric','factor','factor')
OBJECT@no.peaks=53


sampleSizeParameters(OBJECT,intraclasscorr,signifcut)

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