高级医学统计学：样本含量的估计

样本含量的估计研究生《医学统计学2》课程主要内容最小样本含量影响样本含量估计的因素样本含量的估计方法常用样本含量的估计软件介绍SASStataPASSR….最小样本含量最小样本含量指分辨“指标A<>指标B”所需的最小例数。确切的最小样本含量理论上而言是不可知的。影响最小样本含量的因素数据种类；真实效应的大小：指标间真实差异；相关程度；变异度；研究质量；设计方法；各组例数是否平衡；α和β最小样本含量的计算参数估计时所需样本量的计算病例对照设计所需样本量的计算队列设计所需样本量的计算随访资料所需样本量的计算参数估计的最小样本含量计算以均数为例确定容许误差：样本均数和总体均数最大相差控制在什么范围；一般取可信区间宽度的一半。确定控制容许误差的概率αμ-uα/2uα/2α/2α/2均数例：某厂有6500人，拟用单纯随机抽样了解该厂职工的白细胞计数的平均水平。希望绝对误差不超过100/mm3。以往资料表明，职工白细胞标准差为950/mm3α取0.05。率的抽样例：我国妇女现阶段峰值年生育率在0.3上下波动；容许误差定为0.015；α取0.05。其他抽样方式下样本量估计专用公式分层抽样整群抽样设计效应(deff)

假设检验中的样本含量估计：原理以单样本的u检验为例

0界值

/2

1-

0+d拒绝H0不拒绝H0两样本均数的比较的样本含量估计：I类误差，常取0.05

：II类误差，常取0.20，0.101-：把握度：标准差，个体变异：临床上能接受的最小差别（也可理解为本质差异）221)(2úûùêëé+=dsbauunn＝两个率比较的样本含量估计：I类误差，常取0.05

：II类误差，常取0.20，0.101-：把握度病例-对照设计的样本量估计：成组设计p1、p0为病例和对照组的暴露率；p=

(p1+p0)/2C为病例组和对照组样本量的比例病例-对照设计的样本量估计：配比设计p1、p0为病例和对照组的暴露率；1:m配比时病例-对照设计样本量估计：实例吸烟与慢阻肺关系的病例-对照研究对照人群中吸烟率48%;RR=3；α=0.05，β=0.10p0=0.48；根据RR可以算出p1=0.7347，p=0.6073总共需要69名病例和69名对照如果按照1:1配比设计总共需要44对样本。队列设计的样本含量估计队列设计的比较思路实际上是两个率的比较；故其样本量的计算方法与率的假设检验所需样本量公式相同。随访研究中的样本含量估计对于随访资料，除了前面需要的参数外，可能还需要中位生存时间HazardRatio入组时间长短入组模式……常用样本含量估计软件简介StataSASPASSRPSSTATAStata的样本量模块Stata的sampsi命令SASSAS

PowerandSampleSizeSAS

PowerandSampleSizePowerAnalysisandSampleSize(PASS)PASSPASSTwoIndependentProportions(NullCase)PowerAnalysisPage/Date/Time 12012/10/2423:12:01NumericResultsofTestsBasedontheDifference:P1-P2H0:P1-P2=0.H1:P1-P2=D1<>0.TestStatistic:Ztestwithpooledvariance Sample Sample Prop|H1 Prop Size Size Grp1or Grp2or Diff Diff Grp1 Grp2 Trtmnt Control ifH0 ifH1 Target Actual Power N1 N2 P1 P2 D0 D1 Alpha Alpha Beta0.8128 39 39 0.8000 0.5000 0.0000 0.3000 0.0500 0.0536 0.1872Note:exactresultsbasedonthebinomialwereonlycalculatedwhenbothN1andN2werelessthan100.References…….ReportDefinitions'Power'istheprobabilityofrejectingafalsenullhypothesis.Itshouldbeclosetoone.'N1andN2'arethesizesofthesamplesdrawnfromthecorrespondingpopulations.'P1'istheproportionforgrouponeunderH1.Thisisthetreatmentorexperimentalgroup.'P2'istheproportionforgrouptwo.Thisisthestandard,reference,orcontrolgroup'TargetAlpha'istheprobabilityofrejectingatruenullhypothesisthatwasdesired.'ActualAlpha'isthevalueofalphathatisactuallyachieved.'Beta'istheprobabilityofacceptingafalsenullhypothesis.SummaryStatementsGroupsamplesizesof39ingrouponeand39ingrouptwoachieve81%powertodetectadifferencebetweenthegroupproportionsof0.3000.Theproportioningroupone(thetreatmentgroup)isassumedtobe0.5000underthenullhypothesisand0.8000underthealternativehypothesis.Theproportioningrouptwo(thecontrolgroup)is0.5000.Theteststatisticusedisthetwo-sidedZtestwithpooledvariance.Thesignificancelevelofthetestwastargetedat0.0500.Thesignificancelevelactuallyachievedbythisdesignis0.0536.PASS做PowerAnalysis TwoIndependentProportions(NullCase)PowerAnalysisPage/Date/Time 12012/10/2423:14:53NumericResultsofTestsBasedontheOddsRatio:O1/O2H0:O1/O2=1.H1:O1/O2=OR1<>1.TestStatistic:Ztestwithpooledvariance Sample Sample Prop|H1 Prop Size Size Grp1or Grp2or O.R. O.R. Grp1 Grp2 Trtmnt Control ifH0 ifH1 Target Actual Power N1 N2 P1 P2 OR0 OR1 Alpha Alpha Beta0.0638 50 50 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.0569 0.93620.0699 100 100 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.0560 0.93010.0696 150 150 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.93040.0763 200 200 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.92370.0830 250 250 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.91700.0897 300 300 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.91030.0965 350 350 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.90350.1033 400 400 0.5238 0.5000 1.000 1.100 0.0500 0.89670.0824 50 50 0.5455 0.5000 1.000 1.200 0.0500 0.0569 0.91760.1073 100 100 0.5455 0.5000 1.000 1.200 0.0500 0.0560 0.89270.1234 150 150 0.5455 0.5000 1.000 1.200 0.0500 0.87660.1487 200 200 0.5455 0.5000 1.000 1.200 0.0500 0.85130.1742 250 250 0.5455 0.5000 1.000 1.200 0.0500 0.82580.1997 300 300 0.5455 0.5000 1.000 1.200 0.0500 0.8003FreeLunch!高帅富买SAS、PASS穷吊丝怎么办？/Rpwr

packagefunctionpowercalculationsforpwr.2p.testtwoproportions(equaln)pwr.2p2n.testtwoproportions(unequaln)pwr.anova.testbalancedonewayANOVApwr.chisq.testchi-squaretestpwr.f2.testgenerallinearmodelpwr.p.testproportion(onesample)pwr.r.testcorrelationpwr.t.testt-tests(onesample,2sample,paired)pwr.t2n.testt-test(twosampleswithunequaln)PowerandSampleSize(PS)遗传统计学中的样本量估计(Quanto)Quanto特色可以估计各种设计下的样本量；可针对于一般关联性研究或交互作用研究；可设定不同遗传模型；样本含量计算中需要考虑的问题多重比较的校正复杂样本量计算多组模拟能否在试