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11 - Simular el muestreo para el tamaño de grupo fijo y la prueba perfecta asumida

This program simulates sampling and prevalence estimation for a specified (design) prevalence value and level of confidence. The program runs multiple iterations of sampling, pooling and testing from an infinite population with the specified prevalence, estimates true prevalence assuming a prefect test (using Method 2) for each iteration and calculates the mean prevalence and estimated bias across all iterations. It assumes fixed pool sizes and a test with 100% sensitivity and specificity. Values for the true sensitivity and specificity that are different to the assumed values of 100% can also be entered if desired, to check the importance of the assumption of a perfect test.

For this analysis, six alternative pooling strategies were evaluated for the estimation of prevalence in a population with an assumed true prevalence of 0.14 (14%). Pool sizes and numbers of pools were previously estimated to provide 95% confidence of estimating a true prevalence of 0.14 with a precision of 0.055 (see sample size examples). This is equivalent to the observed prevalence and precision when 162 samples from little red flying foxes in Queensland were tested individually, with 22 positive results (H. Field, pers com). The true sensitivity and specificity of the test were both assumed to be 1 (100%), equal to the assumed values for prevalence estimation. Input values, pooling strategies and results are summarised in the tables below.

Entrada Valor
Método Tamaño de grupo fijo y conocido Se y Sp
Predominio asumido 0.14
Supuesta sensibilidad 1
Especificidad asumida 1
Sensibilidad verdadera 1
Verdadera Especificidad 1
Confianza 0.95
Número de estrategias 6
Número de iteraciones 1000
Estrategia Tamaño de la piscina Número de piscinas
1 2 83
2 3 60
3 4 49
4 5 42
5 10 33
6 20 46
Estrategia Prevalencia media Prevalencia mínima Máxima prevalencia Sesgo medio Anchura media de CI Error estándar medio Error cuadrático medio Bias / AP Bias / TP Bias / MSE Proporción válida
1 0.14101 0.06862 0.23165 0.00101 0.11593 0.02794 0.00079 0.00719 0.00724 0.0013 0.968
2 0.14017 0.06528 0.22434 0.00017 0.1161 0.02787 0.00079 0.00124 0.00124 4e-05 0.96
3 0.14037 0.06782 0.25617 0.00037 0.11666 0.02789 0.00079 0.0026 0.00261 0.00017 0.967
4 0.14123 0.06508 0.23506 0.00123 0.11878 0.02826 0.00081 0.00872 0.0088 0.00187 0.965
5 0.14534 0.06983 1 0.00534 0.12772 0.02923 0.00092 0.03671 0.03811 0.03097 0.972
6 0.23773 0.08374 1 0.09773 0.22332 0.02911 0.01046 0.41109 0.69804 0.91322 0.974

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Contents
1 Tamaño de grupo fijo y pruebas perfectas
2 Tamaño de grupo fijo y pruebas con sensibilidad y especificidad conocidas
3 Tamaño de grupo fijo y pruebas con sensibilidad y especificidad inciertas
4 Tamaño de grupo variable y prueba perfecta
5 Prevalencia agrupada utilizando una muestra de Gibbs
6 Prevalencia verdadera estimada usando una prueba (no agrupada) con una muestra de Gibbs
7 Prevalencia verdadera estimada usando dos pruebas (no agrupadas) con una muestra de Gibbs
8 Cálculo de tamaño de muestra para tamaño de grupo fijo y pruebas perfectas
9 Cálculo del tamaño de la muestra para el tamaño de la agrupación fija y pruebas con sensibilidad y especificidad conocidas
10 Cálculo del tamaño de la muestra para el tamaño de la agrupación fija y pruebas con sensibilidad y especificidad inciertas
11 Simular el muestreo para el tamaño de grupo fijo y la prueba perfecta asumida
12 Simular el muestreo para el tamaño de grupo fijo y probar con sensibilidad y especificidad conocidas
13 Simular el muestreo para el tamaño de grupo fijo y probar con sensibilidad y especificidad inciertas
14 Simular el muestreo para el tamaño de agrupación variable y la prueba perfecta asumida
15 Demostración de libertad utilizando pruebas agrupadas con pruebas de sensibilidad conocida y tamaño de agrupación fija
16 Estimación de los parámetros alfa y beta para distribuciones Beta anteriores
17 Estimación de las distribuciones de probabilidad Beta para parámetros alfa y beta especificados