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样本量计算软件PASS集锦

 齐齐1jb1egz6lq 2017-04-23


样本量估计影响因素分析

一、引言:

   某药与安慰剂对照临床试验,试验药有效率为53.13%N1=64),安慰剂对照组有效率为50%N2=60),组间差别无统计学意义(P=0.7279);当两组样本量各扩充为原来的100倍时,其对应的有效率不变,但经过卡方检验,组间差别具有统计学意义(P=0.0005);两次检验P值的差别事由样本量导致的,因此,临床试验,不能仅仅关注P值,还要关注样本量,结果解释要结合统计和专业两方面,样本量并非越大越好。


二、影响样本量的因素

1)总体平均数(μ)、标准差(σ)或总体率(π)μσπ一般未知,通常以样本的ˉxSP作为估计值,可以从预试验、查阅文献、经验估计而获得

2)处理组间的差别δ:

   所比较的两个总体参数间的差别,δ,δ=μ1-μ2δ=μ2-μ1。由于研究者无法得到总体参数的信息,可以通过预试验来估计或用临床上认为有意义的差值(假设)来代替;

3)统计检验的水准α(即第一类错误的概率);

       α规定越小,则所需样本量越多。一般取值为0.05U1-0.05/2= 1. 96(双侧),U1-0. 05=1. 64(单侧);为了计算简便,以下所用公式α均取0. 05


4)统计检验的效能(1-β,其中β为第二类错误的概率)

即在特定的α水准下,若总体间确实存在差异,该次试验能发现此差异的概率。统计检验效能越大,所需样本例数越多,通常取β= 0. 1β= 0. 2,此时的检验效能分别为90%80%。一般临床试验的检验效能不能低于75%,否则可能出现非真实的阴性结果。为了计算简便,以下所用公式β均取0. 10,U1-0.10/2=1. 64(双侧),U1-0.10= 1. 28(单侧)(1-β,其中β为第二类错误的概率),即在特定的α水准下,若总体间确实存在差异,该次试验能发现此差异的概率。统计检验效能越大,所需样本例数越多,通常取β= 0.1β= 0. 2,此时的检验效能分别为90%80%。一般临床试验的检验效能不能低于75%,否则可能出现非真实的阴性结果。

5)单侧还是双侧的问题,需要根据专业知识来定。

以未知总体与已知总体均数比较为例,通常的假设检验的目的是两个总体是否相等,备择假设是μ≠μ0,μ可以大于μ0,也可以小于μ0,因此是双侧检验。但是如果从专业知识的角度判断μ不可能大于μ0(或者是μ不可能小于μ0),这就是单侧的检验,此时备择假设为μ<>或者是μ>μ0)


三、PASS软件介绍

PASSPower Analysis and Sample Size)是用于效能分析和样本量估计的统计软件包,是市场研究中最好的效能检验的软件。它能对数十种统计学检验条件下的检验效能和样本含量进行估计,主要包括区间估计、均数比较、率的比较、相关与回归分析和病例随访资料分析等情形。该软件界面友好,功能齐全,操作简便。用户不需要精通统计学知识,只要确定医学研究设计方案,并提供相关信息,就可通过简单的菜单操作,估计出检验效能和样本含量。PASS软件是目前进行样本量估计最为权威的软件之一。



估计总体均数时样本量估计

一、案例展现


二、PASS操作



三、结果



总体率估计时样本量估计

一、案例展现


二、PASS操作



三、结果呈现


样本均数与总体均数比较时样本量估计

一、案例:


二、操作

三、结果



完全随机设计两样本均数比较(样本量相等)

一、案例


二、操作

三、结果



松哥统计说

样本量是我们众多研究者忽视的问题,样本量太小,有时候虽然干预有效果,但可能因为样本量小了发现不了差异;样本量太大,无疑也会造成浪费以及假阳性!所以取样要有度!这里简单整理了几种方法基于PASS的样本量计算方法!松哥继续努力,改天整一个全集!




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