身心医学与溃疡性结肠炎

统计分析。 研究者将使用被确定为最高预测值的活体生物标志物来确定预测对正念干预反应的相对准确性（即疾病结果）。 对于正念干预的反应，研究者将使用标记的组合来研究他们是否正确地预测了对干预的反应。 研究者将使用 ROC 曲线的曲线下面积 (AUC) 汇总指数来研究标记物的准确性。 181 如果标记的分类精度高，则曲线下面积将接近 1。 如果组合标记集的预测准确性较差，则 (AUC) 将接近 0.5。

功率估计 UC 疾病发作在该样本中非常普遍，在发现阶段收集的样本中超过一半的受试者发生。 功率分析，假设所有测试的 α = 0.05 表明，对于涉及相关数据分析的模型，对于具有所有数据点和几乎所有变量的完整数据的最小可能样本，即使是很小的效应量也将有足够的功率。 对于最保守的估计，调查人员的计算基于 50 名参与者的数据完全完整。 对于 r = 0.15 和 n = 50 的效果大小，功效为 80 或更大以检测 r = 0.20 的效果大小。 低于此阈值的效应量可能没有临床意义或实质上无法解释，因为它们只能解释因变量的方差小于 2%。 因此，大多数合理且实质上可解释的效应量将具有良好的功效。 可以使用基于 1 个自由度的卡方检验来检查每个怀疑在组间发生变化的因素，方法是在一个模型中将其设置为不变，然后允许在另一个模型中对其进行自由估计。 这样的卡方检验提供 0.80 的功效，效果大小差异为 0.15。

对于二元分类测量，例如对 MSRB 的响应，研究人员进行了单独的功效分析。

当所有辅助变量都设置为其平均值、预测变量设置为平均值以及由辅助变量，以及将预测变量增加等于其标准差之一的结果变量的比值比。 结果变量的概率范围可以从不太可能发生的事件的 20% 到更可能发生的事件的 50% 之间的任何地方，研究者将提供广泛概率范围内的功效计算。 调查人员认为，我们典型模型的变异量在 20% 到 50% 之间。 下表（下表）表示可以用 80% 功效检测到的最小比值比，这表明预期结果具有良好功效。

比例 R2 =.20 R2=.50 0.10 1.64 1.87 0.20 1.46 1.63 0.30 1.39 1.53 0.40 1.35 1.48 0.50 1.32 1.43