Sample Size Calculation in Clinical Trial and Animal Studies
محل انتشار: مجله دیابت و چاقی ایران، دوره: 16، شماره: 1
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 37
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJDO-16-1_006
تاریخ نمایه سازی: 18 فروردین 1403
چکیده مقاله:
Objective: This review aims to address the critical role of sample size calculation in designing and conducting animal studies related to diabetes and obesity, particularly focusing on experimental comparison methods like ANOVA design.
Materials and Methods: We discuss the factors influencing sample size decisions, including type I and type II errors, effect size, and standard deviation. We emphasize the importance of avoiding common pitfalls, such as using rules of thumb or arbitrary choices, and advocate for utilizing established formulas to ensure accurate and reliable sample size determination.
Results: This review presents relevant equations for calculating sample size in animal studies with an ANOVA design, providing researchers with a framework for determining the appropriate number of animals needed to achieve robust and ethical research.
Conclusion: Accurate sample size calculation is essential for achieving powerful and statistically sound animal studies in diabetes and obesity research. Utilizing established formulas and avoiding arbitrary choices ensures reliable and ethical research practices while minimizing resource waste and maximizing the validity of collected data.
کلیدواژه ها:
Sample size calculation ، Clinical trials ، Animal studies ، Resource Equation Method ، Randomized Controlled Trials Method
نویسندگان
Alireza Pakgohar
Departmment of Statistics, Payame Noor University (PNU). Tehran, Iran.
Hossein Mehrannia
Department of Statistics, Behbahan Branch, Islamic Azad University, Behbahan, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :