样本量计算(DOC)
样本量计算
u 2 P u 2 ( p P )( p P ) / P 1 2 N p1 p 2
p ( p1 p 2 2 p ) / 2
本设计至少需要观察235例
3 0
2.2.4 两样本率比较
例8：某医师研究某药对产后宫缩痛、外阴创伤痛 效果，预试验旧药镇痛率为55%，新药镇痛率为75%， 当α=0.05，β=0.1时需要观察多少例能说明新药 镇痛效果优于旧药？
答案：38.3≈39 2 8
2.2.3 配对资料
甲法 + -
乙法 + P P2-P P2 1 P1-P P1
u 2 P u 2 ( p P )( p P ) / P 1 2 N p1 p 2
p1,p2分别为甲、乙两法阳性率， p为甲、乙两法一致性阳性率，
标准差
2
2
均数 吲达帕胺 安慰剂 17.1（
x） 9.9（ x ）
e c
8.175（
s） 3（ s ）
e c
设k=0.7
n=20
kn=14
2 5 25
2.2 无序分类资料的样本含量估计
2.2.1 估计总体率（抽样） 当目标事件发生率为0.2-0.8（0.3-0.7）时，用下 列公式：
率
N
u p1 p
2 9
p ( p1 p 2 2 p ) / 2
例7：某医师观察甲药是否比乙药治疗过敏性鼻炎
更有效，采用配对双盲设计，预试验甲药有效率为 60%，乙药有效率为50%，两药一致性阳性率为43%， 试估算两药疗效差别有统计学意义时样本含量。 设u0.05=1.96， u0.1=1.2816
样本量计算
1.估计样本量的决定因素1.1 资料性质计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
1.2 研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3 研究因素的有效率有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。
1.4 显著性水平即假设检验第一类（α）错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。
1.5 检验效能检验效能又称把握度，为1－β，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
β水平由研究者具情决定，通常取β为0.2，0.1或0.05。
即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。
1.6 容许的误差（δ）如果调查均数时，则先确定样本的均数( )和总体均数(m)之间最大的误差为多少。
容许误差越小，需要样本量越大。
一般取总体均数（1－α）可信限的一半。
1.7 总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua 界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
样本量计算
pe pc
2
pe k pc p 1 k
N=111.4≈112（k=0.75）
31
两样本比较的秩和检验 估算公式： 2 ( ) u u N=n1+n2 n 2 C=n1/n 12 c(1 c)( p 0.5)
例9：某肿瘤研究室初步观察不典型增生与原位癌患者 阴道涂片，按巴氏细胞学分级的检查结果，不典型增生 患者IV级及V级占6.6%，原位癌患者IV级及V级占72.0%。 当α=0.05，β=0.10时需要观察多少例，可认为原位癌 患者级别高于不典型增生者？ u0.05=1.6449 u0.10=1.2816 c=0.5 P”=0.720-0.066
答案：38.3≈39
28
甲法 +
乙法 + P P1-P 1 P1
-
P2-P
P2
u 2P u 2( p P)( p P) / P 1 2 N p1 p2
p1,p2分别为甲、乙两法阳性率， p为甲、乙两法一致性阳性率，
p ( p1 p2 2 p) / 2
7
人群A
人群B
8
人群A
人群B
患病 健康
A>B
9
人群A
人群B
患病 健康
A<B???
10
计算机模拟举例 假设： -试验组死亡率为20% -对照组死亡率为50% -试验组和对照组的样本量均为n=50 -显著性水平为双侧0.05 -检验方法=卡方检验
结果：16次试验（100次）中未能显示出显著性差异
0.60 0.30 0.70
卫生统计学样本量计算公式
卫生统计学样本量计算公式
卫生统计学中，样本量的计算是非常重要的，它涉及到研究的
可靠性和有效性。
样本量的计算公式可以根据研究的具体设计和目
的而有所不同，但是在大多数情况下，可以使用以下公式来计算样
本量：
n = (Z^2 p (1-p)) / E^2。
在这个公式中，n代表所需的样本量，Z代表所选置信水平的Z
值（例如95%置信水平对应的Z值约为1.96），p代表研究中所关
注的特征在总体中的估计比例，E代表允许的误差范围。
这个公式的推导涉及到统计学中的抽样理论和置信区间的计算，其基本思想是通过控制置信水平和误差范围来确定所需的样本量，
以确保研究结果的可靠性和有效性。
需要注意的是，样本量的计算还可能受到其他因素的影响，例
如预期的效应大小、研究的统计方法等。
因此，在实际应用中，可
能会有一些修正或调整公式的参数，以适应具体的研究需求。
总之，样本量的计算是卫生统计学中非常重要的一部分，通过合理计算样本量，可以提高研究的科学性和可靠性，从而更好地为卫生领域的决策和实践提供支持。
样本量计算
样本量计算1.估计样本量的决定因素1.1 资料性质计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
1.2 研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3 研究因素的有效率有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。
1.4 显著性水平即假设检验第一类（α）错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。
1.5 检验效能检验效能又称把握度，为1－β，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
β水平由研究者具情决定，通常取β为0.2，0.1或0.05。
即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。
1.6 容许的误差（δ）如果调查均数时，则先确定样本的均数( )和总体均数(m)之间最大的误差为多少。
容许误差越小，需要样本量越大。
一般取总体均数（1－α）可信限的一半。
1.7 总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua 界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
(完整版)样本量计算(DOC)
1.估计样本量的决定因素1.1资料性质计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例;计数资料即使误差控制严格,设计均衡,样本需要大一些,需要30-100例。
1.2研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.31.41.5度为1.61.71.8双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大;当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
分层抽样的样本量大小取决于作者选用的对象是用均数还是率进行抽样调查。
例.要做一项有关北京城区护士参与继续教育的学习动机和学习障碍的现状调查，采用分层多级抽样，选用的是均数抽样的公式，Uα为检验水准α对应的υ值，σ为总体标准差，δ为容许误差，根据预实验得出标准差σ=1.09，取α=0.05，δ=0.1，样本量算得520例，考虑到10%-15%的失访率和抽样误差，样本扩展到690例。
2.2分析性研究2.2.1探索有关变量的影响因素研究有关变量影响因素研究的样本量大多是根据统计学变量分析的要求，样本数至少是变量数的5-10倍。
样本量计算(DOC
欢迎阅读1.估计样本量的决定因素1.1 资料性质计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
1.2 研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3 1.4 1.5 检验水平由80%，1.6 1.7 一般因未知而用样本标准差s 代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、调查。
例.δ10%-15%2.22.2.15-10倍。
方式、60-120例。
资料的样本量估算可用公式，根据预实验中的数据，2.2.2 研究某变量对另一变量的影响对于研究某变量对另一变量的影响来说，样本量可以根据直线相关的公式获得，μα与μβ与分别为检验水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的U值，ρ为总体相关系数。
例.要做一项血透患者自我管理水平对其健康状况影响的研究，假设α=0.05，power=0.80，查表得μα=1.96，μβ=0.84，总体相关系数可选用文献报道中血液透析患者自我管理水平与健康调查简表得分相关系数为0.274，代入公式就可算出所需样本量为103例。
样本量计算
1.估计样本量的决定因素1.1资料性质计量资料如果设计均衡，误差控制得好,样本可以小于30例；讣数资料即使误差控制严格，设计均衡，样本需要大一些，需要30-100例。
1. 2研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡)，疾病发生率越拓，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3研究因素的有效率有效率越疡，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显着性，反之就要越大。
1.4显着性水平即假设检验第一类(a)错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
a越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
a水平由研究者具情决定，通常a取0.05 或0. Olo 1. 5检验效能检验效能乂称把握度，为1 一0,即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的a水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，B越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
B水平曲研究者具悄决定，通常取B 为0. 2, 0.1或0. 05o即1-B二0. 8, 0. 1或0. 95,也就是说把握度为80%, 90%或95%o 1.6容许的误差(6 )如果调查均数时，则先确定样本的均数()和总体均数(m)之间最大的误差为多少。
容许误差越小，需要样本量越大。
一般取总体均数(l-a )可信限的一半。
1.7总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
1. 8双侧检验与单侧检验采用统汁学检验时，当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验，所需样本量就大；当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时，应该选择单侧检验，所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其a 或B的Ua界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算山于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设讣方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估讣样本量决定因素的参数，便可进行估算。
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1.估计样本量的决定因素
1.1 资料性质
计量资料如果设计均衡,误差控制得好,样本可以小于30例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
1.2 研究事件的发生率
研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3 研究因素的有效率
有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。
1.4 显著性水平
即假设检验第一类（α）错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。
1.5 检验效能
检验效能又称把握度，为1－β，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
β水平由研究者具情决定，通常取β为0.2，0.1或0.05。
即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。
1.6 容许的误差（δ）
如果调查均数时，则先确定样本的均数( )和总体均数(m)之间最大的误差为多少。
容许误差越小，需要样本量越大。
一般取总体均数（1－α）可信限的一半。
1.7 总体标准差(s)
一般因未知而用样本标准差s代替。
1.8 双侧检验与单侧检验
采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义
时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua 界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算
由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究
护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
分层抽样的样本量大小取决于作者选用的对象是用均数还是率进行抽样调查。
例.要做一项有关北京城区护士参与继续教育的学习动机和学习障碍的现状调查，采用分层多级抽样，选用的是均数抽样的公式
，Uα为检验水准α对应的υ值，σ为
总体标准差，δ为容许误差，根据预实验得出标准差σ=1.09，取α=0.05，δ=0.1，样本量算得520例，考虑到 10%-15%的失访率和抽样误差，样本扩展到690例。
2.2分析性研究
2.2.1 探索有关变量的影响因素研究
有关变量影响因素研究的样本量大多是根据统计学变量分析的要求，样本数至少是变量数的5-10倍。
例如，如果研究肺结核患者生存质量及影响因素，首先要考虑影响因素有几个，然后通过文献回顾，可知约有12个预测影响变量，如年龄、性别、婚姻、文化程度、家庭月收入、医疗付费方式、病程、排菌、喀血、结核中毒症状、心理健康、社会支持，那么研究的变量就可以在60-120例。
这是一种较为简便的估算样本量的方法，在获得相关文献支持下，最好根据公式计算，计量资料的样本量估算可用公式
，根据预实验中的数据（也可以依据
其他文献的结果）得出标准差S和容许误差δ，代入公式最终计算出样本量，计
数资料资料可用公式，P为样本率。
2.2.2 研究某变量对另一变量的影响
对于研究某变量对另一变量的影响来说，样本量可以根据直线相关的公式
获得，μα与μβ与分别为检验水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的U值，ρ为总体相关系数。
例.要做一项血透患者自我管理水平对其健康状况影响的研究，假设α=0.05，power=0.80，
查表得μα=1.96，μβ=0.84，总体相关系数可选用文献报道中血液透析患者自我管理水平与健康调查简表得分相关系数为0.274，代入公式就可算出所需样本量为103例。
2.2.3 两变量或多变量的相关研究
对于两变量或多变量相关的研究，样本量与自变量的多少有关，一般是其10倍，
也可以采用公式计算。
Uα为检验水准α相对应的U值，S为标准差，δ为容许误差。
例. 研究慢性腰背痛患者认知-情感应对、自我和谐与适应水平的关系.
设定显著性水平α= 0.05，则Uα=1.96，标准差和容许误差可从预实验中获得，根据预实验的S和δ值，算出S/δ=5，样本量则为99例.
2.3 实验性研究。