Dear Rahul,
sensitivity and specificity are just proportion and thus it should not be hard
to calculate the sample size needed in your case. Note also that sensitivity
and specificity don't depend (at least in theory) on the prevalence of disease.
RSiteSearch("proportion sample size")
will suggest you more than one function to calculate the sample size for a
single
proportion under different assummptions.
Under the assumption of independence and using the asymptotic ("normal")
approximation
you could use a simple function like this one:
sampl.size.prop<-function (p, d, conf.lev=0.95, N=NULL){#N is for a finite
population
if (any(c(d, p, conf.lev) > 1) || any(c(d, p, conf.lev, N) < 0))
stop("Error: proportions cannot exceed 1 or be negative")
z <- qnorm(1 - ((1 - conf.lev)/2))
n <- (z^2 * p * (1 - p))/d^2
if (is.null(N))
return(ceiling(n))
else return(ceiling(n/(1 + n/N))) }
sampl.size.prop(0.8, 0.025)
sampl.size.prop(0.8, 0.05)
#not shure if you need a 5% coverage or plus/minus 5%
Stefano
-----Messaggio originale-----
Da: r-sig-epi-boun...@stat.math.ethz.ch
[mailto:r-sig-epi-boun...@stat.math.ethz.ch]per conto di Rahul Shidhaye
Inviato: Friday, October 16, 2009 4:19 AM
A: r-sig-epi@stat.math.ethz.ch
Oggetto: [R-sig-Epi] Sample size for diagnostic test
Hello,
I wish to calculate sample size for a disgnostic test. prevalence of the
disorder is around 5% and expected sensitivity and specificity is 80%. We wish
to have a precision of 5% in sensitivity and specificity.
Dr. Rahul Shidhaye
[[alternative HTML version deleted]]
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