PASS样本量估计操作手册
PASS样本量估计操作手册
PASS样本量估计操作手册在统计学中，样本量估计是一项重要的工作，它用于确定研究中所需的样本大小。
样本量的确定直接关系到研究结果的可靠性和推广的有效性。
PASS软件作为一种专业的统计工具，为样本量估计提供了简便而准确的方法。
本操作手册将向您介绍如何使用PASS软件进行样本量估计，以及一些注意事项和常见的应用场景。
一、PASS软件简介PASS（Power Analysis and Sample Size）是一款由NCSS（Number Cruncher Statistical System）公司开发的统计分析软件。
它通过输入研究的相关参数，如效应量、显著性水平、统计功效等，能够计算出所需的样本大小。
二、首次使用PASS软件的准备工作1. 下载与安装：请前往NCSS公司的官方网站，下载最新版本的PASS软件，并按照安装向导完成安装。
2. 打开软件：双击桌面上的PASS图标，启动软件。
三、样本量估计的基本步骤1. 选择研究设计：在PASS软件的主界面上，选择合适的研究设计。
常见的设计包括单样本均值检验、两样本均值检验、相关样本设计等。
2. 输入参数：根据具体的研究设计，输入相关的参数，如效应量、显著性水平、统计功效等。
3. 运行计算：点击软件界面上的计算按钮，PASS软件将根据输入的参数进行计算，并给出所需的样本大小。
4. 结果解读：根据PASS软件给出的结果，确定研究中所需的样本大小。
四、注意事项和常见应用场景1. 注意事项：- 参数的选择：在进行样本量估计时，需要合理选择效应量、显著性水平和统计功效等参数。
这些参数的选择应基于研究目的、相关文献和实际情况。
- 结果解读：样本量估计只是一个估计值，并不能完全保证实际研究中获得的数据符合预期。
在进行研究时，还需要根据实际情况进行灵活调整。
2. 常见应用场景：- 医学研究：在进行药物实验或临床试验时，样本量估计能够帮助研究者确定所需的病例数量，为研究结果的准确性提供支持。
PASS-单组目标值法的样本量计算
PASS-单组⽬标值法的样本量计算
临床试验的参数估计中，评价指标有确定的估计⽬标，临床试验⽬的需通过参数估计（含相应的可信区间估计）的⽅法证明评价指标不低于⽬标值时，可根据单组⽬标值法样本量公式计算。
例：欲证明器械A的诊断准确性⾮劣于同类已上市器械B，其中器械B的灵敏度估计值为95%，特异度估计值为97%，预期器械A能达到与器械B相同的灵敏度与特异度，设器械A的灵敏度⽬标值为90%，特异度⽬标值为92%，脱落率20%，⼀类错误0.025，检验效能80%，计算该试验需要的总样本量。
PASS操作如下：
根据灵敏度可计算阳性组样本量：239/0.8=299
根据特异度可计算阴性样本量：183/0.8=229
总样本量：299+229=528。
基于PASS及SAS软件的常用样本含量估计方法实现及部分方法比较研究
基于PASS及SAS软件的常用样本含量估计方法实现及部分方法比较研究一、本文概述本文旨在深入探讨和分析基于PASS（Power Analysis and Sample Size）及SAS（Statistical Analysis System）软件的常用样本含量估计方法的实现，并对部分方法进行比较研究。
样本含量估计是统计学研究中的重要环节，对于保证研究结果的准确性和可靠性具有至关重要的作用。
本文将首先概述样本含量估计的基本概念和研究背景，然后详细介绍PASS和SAS两款软件在样本含量估计方面的应用，并通过案例分析和实证研究，对两种软件中的常用方法进行比较研究，以期为研究者在实际应用中提供参考和借鉴。
具体来说，本文将分为以下几个部分：阐述样本含量估计的基本原理和重要性，以及在不同研究领域中的应用情况；详细介绍PASS和SAS两款软件的基本功能和特点，以及它们在样本含量估计方面的具体实现方法；接着，通过案例分析和实证研究，对两种软件中的常用方法进行比较研究，分析各方法的优缺点和适用范围；总结本文的研究结果，提出在实际应用中应注意的问题和建议。
本文的研究不仅有助于提高样本含量估计的准确性和可靠性，还为研究者在不同软件和方法之间进行选择提供了有益的参考。
本文的研究也有助于推动统计学和相关领域的研究发展，为实际应用提供更加科学、有效的支持。
二、样本含量估计的基本理论样本含量估计，也称为样本量计算，是统计学中一个至关重要的环节。
它涉及到如何根据研究目的、设计类型、预期效应大小、统计显著性水平以及其它相关因素，确定进行一项研究所需的最少样本数量。
样本含量的大小直接影响到研究结果的精确性、可靠性和推广性。
因此，在进行科学研究时，合理估计样本含量至关重要。
样本含量估计的基本理论主要基于概率论和数理统计的原理。
其中，概率论提供了事件发生的可能性度量，而数理统计则通过收集和分析数据来推断总体的特征。
在样本含量估计中，常用的统计量包括均值、比例、差异等，这些统计量可以帮助我们了解总体特征并构建相应的假设检验。
样本量计算软件PASS集锦
样本量计算软件PASS集锦2018年8月3-5日（昆明）分享本文，您可以拿到最新的PASS15哦！一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)等。
μ、σ、π一般未知,通常以样本的ˉx、S、P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,如δ=μ1-μ2或δ=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0.05。
U1-0.05/2= 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. 1或β= 0. 2,此时的检验效能分别为90%或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。
样本量估算
结果：每组需要 230 人。
五：样本量估算需要注意
些什么？
1.多组计算时，一般要求各组间样本量相等，（也有
例外）
2.最好结合多种估算方法，取最大者。
3.研究时最好在最少样本需要量上增加10%~20%。
4.各参数值要符合实际，必要时做预实验、查文献，
寻找证据支持
第五节 研究中的质量控制
内 容
1 概述
使用PASS完成样本量的计算。
（5）重复测量研究设计 3.直线相关与回归
➢ 查公式手工计算
➢软件实现 PASS——自动计算
SAS——编程 Excel——函数
举例：病例－对照研究设计时
样本量估计
（1）不配对但病例数与对照数相等时 的样本含量
一次吸烟与肺癌关系的研究，得 知一般人群中，即对照人群（P0）中 有吸烟史的人所占的比例为 20%，比 值比（OR）为 2，设 α＝0.05（双侧 ），β＝0.10，求样本量。
1.随机化
2.匹配 3.限制 4.分层分析与多因 素分析
1、样本量估算的影 响因素
2、样本量估算步骤 3、样本量估算的 注意事项
4、偏倚分类
1、不配对且病例数与对照数不等时的样本含量
一次吸烟与肺癌关系的研究，得知一般人群中 ，即对照人群（P0）中有吸烟史的人所占的比例为 20%，比值比（OR）为 2，设 α＝0.05（双侧）， β＝0.1，拟定病例组与对照组例数为1:4，求样本 数量
二、 随机误差和系统误差(偏倚)的区别
举例
举例：用动脉血压计测量某人血压（实际值为
80mmHg），各次读数的均值为100mmHg，系 统误差和随机误差可用以下图示
发
系统误
生
差
【视频教程】PASS软件计算样本量的操作技巧
【视频教程】PASS软件计算样本量的操作技巧
各位医咖会小伙伴：
医咖会最新上线了专栏视频课程《样本量计算理论实操》，讲解了样本量估算的注意事项以及PASS软件操作。
欢迎大家使用电脑，复制以下链接到浏览器，打开医咖会网站查看系列课程：
/zhuanlan/courses/39
上节课我们学习了PASS软件估计样本量的一些操作方法，详情请查看：【视频教程】使用PASS软件计算样本量，限于篇幅，还有一些内容需要补充，这节课我们继续学习剩下的内容，希望本节课程能对你有所帮助。
本专栏视频课程，除了以上内容，还介绍了为何要估算样本量、估算样本量的参数以及在研究实践中的一些考虑。
医咖会既往也推送过样本量计算的图文教程，更喜欢图文形式的伙伴，可查看：
【图文合集】样本量计算全教程，不要错过！。
手把手教学：生存分析的样本量计算
手把手教学：生存分析的样本量计算一、临床研究问题生存分析研究在临床上非常常见，例如肿瘤科大夫想要评价两种治疗措施对于患者生存期的影响，或者肿瘤复发的影响，一般要用到生存分析。
一般肿瘤治疗药物的临床研究，都会采用Logrank检验比较主要结局。
本文将介绍如何利用PASS软件计算生存分析Logrank检验的样本量。
本文适用于无期中分析的试验设计类型。
对于有期中分析的试验，样本量计算涉及到α消耗函数等调整假阳性率的方法，需要其他模块完成。
二、样本量计算所需参数在介绍样本量计算之前，首先介绍几个参数的概念。
1. 中位生存时间mOS：即50%的患者死亡时所对应的时间。
如果将所有患者生存时间按从小到大排序，中位生存时间即顺序处于中间的患者的生存时间。
2. 入组时间：入组患者很难瞬间完成，尤其对于发病率比较低的肿瘤，因此患者入组往往要经过相对较长的时间。
入组时间为第1例患者入组到最后一例患者入组所经历的时间。
3. 随访时间：在最后一例患者入组完成后，还需对所有患者随访一段时间。
从最后一例患者入组，到试验截止日期的间隔称为随访时间。
注意，这里的随访时间，跟患者的观察时间意义不同。
如果一个临床试验入组时间为6个月，随访时间为12个月，那么对于第一例入组的患者，其观察时间为6+12=18个月（尽管该患者可能在试验截止前就已死亡），而对于最后一例入组的患者，其观察时间为12个月，即各个患者观察时间不同。
观察时间越长，观察到结局发生的可能性越大。
4. 效果参数：HR，风险比，是两组患者瞬时死亡概率之比，是衡量干预效果最常用的参数。
HR可近似计算为：HR=对照组 mOS / 试验组 mOS除此之外该类参数还有死亡风险（Hazard Rate），死亡率（Mortality，如5年死亡率），生存率（Proportion Surviving）。
这些参数都可以进行相互换算，例如在生存数据满足指数分布假设下，试验组与对照组的5. I型错误α和II型错误β，与其他样本量计算意义相同，不再赘述。
PASS样本量估计操作手册
PASS样本量估计操作手册1. 背景PASS（Power Analysis and Sample Size）是进行样本量估计的软件，它能够帮助研究者确定实验所需的最小样本量，以获得统计学显著性。
在研究者进行实验之前，样本量估计是非常重要的，因为合理的样本量可以保证研究的可靠性和准确性，同时也能够节约研究者的时间和资源。
2. 操作步骤PASS软件提供了多种方法进行样本量估计，其中最为常用的是参数估计法和置信区间法。
这里我们以参数估计法为例，简要介绍PASS软件进行样本量估计的操作步骤。
2.1 研究设计在进行样本量估计之前，我们需要先确定实验的研究设计，例如实验类型、干预措施、样本分组、主要指标等。
只有明确实验的设计才能进行后续的样本量估计。
2.2 设置假设根据实验设计，我们需要设置假设，包括零假设和备择假设。
零假设通常为无效假设，例如两组在某一指标上没有差异。
备择假设则通常为我们所期望的研究结果，例如两组在某一指标上存在显著差异。
同时，我们还需要设置效应大小和显著性水平等参数。
2.3 选择统计方法根据实验设计和设置的假设，我们需要选择适合的统计方法进行样本量估计。
例如两组均数比较可以采用t检验，两组比例比较可以采用卡方检验等。
2.4 输入参数PASS软件提供了多种统计方法对应的输入参数表格，我们需要根据具体的实验设计和假设设置，输入相应的参数进行计算。
通常包括样本均数、标准差、群体大小、方差比等。
2.5 进行样本量估计输入完参数之后，我们即可点击“Calculate Sample Size” 按钮进行样本量估计。
PASS软件会自动计算出所需的最小样本量，并给出显著性检验的结果。
同时，我们还可以根据不同的置信水平进行多组样本量比较。
3. 注意事项在进行样本量估计时，需要注意以下几个方面：3.1 样本量估计要根据具体的实验设计和假设设置来进行，不同的实验可能需要不同的估计方法；3.2 参数的估计要尽量准确，如果先前没有可靠的基础数据，可以采用规模较小的预试验来获得数据；3.3 样本量过小会导致实验结果的不可靠和显著性统计失效，但过大也会浪费研究资源，因此需要进行合理的估计；3.4 样本量估计是一个动态的过程，实验进行中可能需要不断地对样本量进行更新和调整，以获得更为准确的结果。
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5 GDHE LinFeng
结果：需要 27 个病人进行临床试验。
2、完全随机设计两样本均数比较的样本量估计 (1) 两组样本含量相等时
公式：单侧： n1
=
n2
=
2[ ] (t2α +t2β )2 s 2 δ
(3-3)
双侧： n1
=
n2
=
2[ ] (tα +tβ )2 s 2 δ
(3-4)
例 3.2：某药厂对本厂新研发的降压药 A 与标准降压药 B 的疗效进行比较。已知 B 药能使血
i =1
i =1
(3-7)
其中，n 为各样本组所需样本含量假定各样本组样本含量相等，且均为 n， 和 Si 分别 为第 i 个样本的均数和标准差的初估值。，κ为组数。ψ值查本书附录 B 统计用表中表 B-13 ψ值表获得。 例 3.5：某药厂观察三种降压药的疗效，经预试验测得各药物治疗后血压下降的均数分别为 18mmHg、15mmHg 和 10mmHg，标准差分别为 12.1 mmHg 、11.9 mmHg 和 10.9 mmHg。 试问在 α＝0.05，1-β＝0.9 的条件下，每组需要多少病人进行临床试验？
第三部分 假设检验的样本量估计 ………………………………… 5 1. 样本均数与总体均数比较的样本量估计……………………… 5 2. 完全随机设计两样本均数比较的样本量估计 ……………… 6 3. 配对设计两样本均数比较的样本量估计……………………… 8 4. 完全随机设计多个样本均数比较的样本量估计…………… 9 5. 两样本率比较的样本量估计……………………………………… 10 6. 两样本相关系数比较的样本量估计 ……………………………12 7. 病例－对照研究设计时样本量估计…………………………… 13 8. 队列研究设计四格表资料统计分析时样本量估计………… 17
S(Standard Deviation) 键入 25 Alternative Hypothesis
选择 Ha:Mean0<Mean1
点击“RUN”按钮 8
GDHE LinFeng
4、完全随机设计多个样本均数比较的样本量估计
公式：
k
k
∑ ∑ n =ψ 2[ si2 / k] /[ ( X i − X )2 /(k −1)]
3、配对设计两样本均数比较的样本量估计 公式：参考(3-1) 、(3-2)
例 3.4：用某药治疗硅沉着病患者后，尿矽排除量平均增加 15mg/L，其标准差为 25mg/L。 假定该药确能使尿矽排除量增加，定 α＝0.05（单侧），β＝0.10，问需观察多少患者才能 得出服药前后尿矽排除量之间的差别有统计学意义的结论？
注：当其中一个样本含量固定时 （不妨指定 n2＝n1）
Find (Solve For) 选择 N1(Sample Size)
Power(1-Beta) 键入 0.9
Alpha(Significance Level) 键入 0.05
R(Sample Size Allocation Ratio) “样本量比例” 键入 4 Mean1(Mean of Group 1) 键入 0 Mean2(Mean of Group 2) 键入 10 S1(Standard Deviation Group 1) 键入 13.33 Alternative Hypothesis 选择 Ha:Mean1<>Mean2 点击“RUN”按钮
n = [ ] 公式：单侧：
(t2α +t2β )2 s 2 δ
(3-1)
n = [ ] 双侧：
(tα +tβ )2 s 2 δ
PASS 操作：
(3-2)
Means（+号展开） → One Mean（+号展开） → Inequality Test（+号展开） → Specify using
Differences(One-Sample T-Test/Wilcoxon)（双击）
(
uα σ δ
)2
(2-1)
σ未知：
n
=
(
tα s δ
)2
(2-2)
其中，n，δ，σ，S 分别为样本含量、允许误差、总体标准差和样本标准差。
1 GDHE LinFeng
PASS 操作： Means（+号展开）
→ One Mean（+号展开） → Confidence Intervals
（双击）
Find (Solve For) 选择 N(Sample Size) Confidence Coefficient “信度系数”、“检验水准” 键入 0.95 Confidence Interval Precision “置信区间精度”、“允许误差” 键入 0.5 S(Standard Deviation) “标准差” 键入 6.03 点击“RUN”按钮
PASS 操作：
Means（+号展开） → Two Mean（+号展开） → Independent（+号展开） → inequality Tests（+号展开） → Specify using Differences(Two-Sample
T-Test/Mann-Whitney)（双击）
结果：若以 1：4 的样本含量作调查， 应调查患者 24 人，正常人 96 人。
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。
Alpha(Significance Level) “α（假设检验水准）” 键入 0.05 Mean1(Mean of Group 1) 键入 2 Mean2(Mean of Group 2) 键入 4 S1(Standard Deviation Group 1) “标准差 1” 键入 4.5 Alternative Hypothesis “备择假设”，本例选单侧 选择 Ha:Mean1<Mean2 点击“RUN”按钮
zα / 2 p (1− p ) δ2
（2-3）
其中：n，δ，p 分别为样本含量、允许误差、总体率π的估计值。
PASS 操作：
Proportions（+号展开） → One Proportion（+号展开） → Confidence Intervals for One
Proportion（双击）
3 GDHE LinFeng
压平均水平下降 2kPa，期望 A 药能平均下降 4kPa，若降压值的标准差为 4.5kPa，试问在α
=0.05，检验效能 1-β=0.8 的条件下，需要多少病人进行临床试验？
PASS 操作：
Means（+号展开） → Two Mean（+号展开） → Independent（+号展开） → inequality Tests（+号展开） → Specify using
本手册采用 PASS V08.0.3 版本操作
二、区间估计的样本量的估计
1、估计总体均数时样本量估计 例 1.1：已知某地成年男子身高的标准差是 6.03cm，现在想进一步了解该地区成年男子身 高的总体平均水平，若规定误差δ不超过 0.5cm，取α=0.05，试估计需要调查多少人？
公式：
σ已知：
n
=
T-Test/Wilcoxon)（双击）
键入 0.9
Alpha(Significance Level) 键入 0.05 Mean0(Null or Baseline) 键入 0 Mean1(Alternative)
键入 15
结果：需观察 26 对患者才能得出服药前后 尿矽排除量之间的差别有统计学意义的结论
I简介 ntroduction
软件下载：
/product/3315
本手册例子及公式来源： 胡良平《统计学三型理论在实验设计中的应用》 参考： 吕 筠《计算机程序包在流行病学中的应用》 Copyright © 2009 GDHE LinFeng
一、概述 PASS（Power Analysis and Sample Size）是用于效能分析和样本量估计的统计软件
键入 0.85
Population Size “总体大小” 选择 Infinite 点击“RUN”按钮
例 1.3 已知某乡人口 4537 人，欲调查某病患病率。估计患病率为 2%，允许误差为 0.5%， 计算所需样本量。
Proportions（+号展开） →One Proportion（+号展开） →Confidence Intervals for One Proportion（双击）
Find (Solve For) 选择 N(Sample Size)
Power(1-Beta) “信度系数”、“检验效能” 键入 0.8
Alpha(Significance Level) “α（假设检验水准）” 键入 0.05 Mean0(Null or Baseline) 键入 0 Mean1(Alternative) 键入 1.5 S(Standard Deviation) “标准差” 键入 3 Alternative Hypothesis “备择假设”，本例选单侧 选择 Ha:Mean0<Mean1 点击“RUN”按钮
结果：需要 1811 样本。
Find (Solve For) 选择 N(Sample Size) Confidence Coefficient 键入 0.95 Precision(Half Width) 键入 0.005 P0(Baseline Proportion) 键入 0.02 Population Size 键入 4537 点击“RUN”按钮