Kan ik de steekproefgrootteberekening van de AI vertrouwen?

De AI gebruikt gevestigde statistische formules en toont alle berekeningen transparant. Bij berekeningen van de steekproefgrootte zijn echter aannames betrokken die geverifieerd moeten worden. Bevestig altijd met gevalideerde software (G*Power, PASS of het R pwr-pakket) en raadpleeg een biostatisticus voordat u uw protocol afrondt.

Wat als ik de verwachte effectgrootte niet weet?

De AI zoekt in PubMed naar vergelijkbare gepubliceerde studies en haalt de geobserveerde effectgroottes op om u te helpen schatten. Het zal ook aangeven dat gepubliceerde effectgroottes mogelijk overschat zijn en adviseert een conservatieve schatting te gebruiken.

Welke studiedesigns worden ondersteund?

Tweearmige RCT's (superioriteit, non-inferioriteit, equivalentie), gepaarde designs, cohortstudies, patiënt-controleonderzoeken, dwarsdoorsnede-enquêtes en onderzoeken naar diagnostische nauwkeurigheid. Voor complexe designs (cluster randomisatie, adaptieve trials) zal de AI advies geven, maar raadt raadpleging van een specialist aan.

Waarom toont het een gevoeligheidsmatrix in plaats van één enkel getal?

Omdat de schatting van de effectgrootte onzeker is. De gevoeligheidsmatrix toont hoe de steekproefgrootte verandert over verschillende waarschijnlijke effectgroottes en powerniveaus, wat u helpt plannen voor realistische scenario's in plaats van te gokken op één aanname.

Moet ik echte patiënt- of onderzoeksgegevens plakken bij het beschrijven van mijn dataset?

Nee — plak nooit echte patiëntendossiers, identificeerbare informatie of echte gegevensrijen. Beschrijf uw dataset structureel: variabelenamen (gebruik generieke labels indien nodig), gegevenstypen, steekproefomvang en ontbrekende patronen. Als uw instelling of ethische commissie beleid heeft over AI-gebruik met onderzoeksdata, raadpleeg dit dan eerst.

Steekproefgrootte Calculator -- medPrompt

Gebruikershandleiding

Vul je studiedesign, type primaire uitkomst en gewenste statistische power in.
Klik op AI Run en ontvang direct in de chat steekproefgrootteberekeningen met sensitiviteitsanalyse.
Pas aannames aan en vraag om herberekeningen of vergelijkingen van alternatieve scenario's.

Medisch Onderzoeksassistent

Vul variabelen in en voer direct uit met AI

Wiki

Wat dit instrument doet

Een steekproefgrootte-calculator voor klinische en biomedische onderzoekers. Geef uw studieontwerp, primaire uitkomst, verwachte effectgrootte, significantieniveau en doelpower op — de AI berekent de vereiste steekproefgrootte met gevalideerde statistische formules, toont alle tussenliggende stappen en past het resultaat aan op de verwachte uitval. Het resultaat bevat een gevoeligheidsmatrix die laat zien hoe de steekproefgrootte varieert bij verschillende effect- en poweraannames.

Waarom een matrix in plaats van één getal

Uw vooraf gespecificeerde effectgrootte is bijna altijd onzeker. Gepubliceerde effectgroottes worden door kleine-studiebias en selectieve rapportage vaak overschat. De gevoeligheidsmatrix — die steekproefgroottes toont over een raster van plausibele effectgroottes (bijv. Cohen's d = 0,3 tot 0,6) en powerniveaus (80%, 85%, 90%) — geeft een realistisch planningsbereik.

Effectgrootte schatten uit de literatuur

Zonder bestaande schatting begeleidt de AI u bij het zoeken op PubMed naar vergelijkbare gepubliceerde studies om de geobserveerde effectgroottes te extraheren. De AI herinnert u er ook aan dat gepubliceerde effectgroottes het werkelijke effect kunnen overschatten; het gebruik van een waarde 20–30% kleiner dan de gepubliceerde schatting is een conservatieve aanpak die door biostatistici wordt aanbevolen.

Ondersteunde studieontwerpen

Tweearmige parallelle RCT's (superioriteit, non-inferioriteit, equivalentie), gepaarde ontwerpen (crossover, voor-na), prospectieve cohortestudies, patiënt-controle-studies, cross-sectionele prevalentieonderzoeken en diagnostische nauwkeurigheidsstudies (sensitiviteit, specificiteit, AUC). Voor complexe ontwerpen zoals cluster-gerandomiseerde trials worden de sleutelformulenparameters uitgelegd en een specialistisch advies aanbevolen.

Reproduceerbare code

De AI genereert uitvoerbare R-code (pwr-, MASS- of survival-pakket) en/of Python-code (statsmodels, pingouin) voor elke berekening, met alle parameters expliciet gedeclareerd. U kunt de berekening zelfstandig herhalen om het resultaat te verifiëren.

Verificatie en beperkingen

Steekproefgrootte-berekeningen berusten op aannames; dit instrument is een planningshulpmiddel, geen regulatoir hulpmiddel. Verifieer eindresultaten altijd met gevalideerde software (G*Power, PASS, nQuery) en raadpleeg voor gereguleerde klinische trials een gekwalificeerde biostatisticus.

FAQ