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
样本量计算公式汇总确定样本大小的必备工具

样本量计算公式汇总确定样本大小的必备工具在统计学和研究设计中,样本量计算是十分重要的一环。
确定合适的样本大小可以保证研究结果的准确性和可靠性。
本文将汇总几种常用的样本量计算公式,帮助研究者确定合适的样本大小。
一、均数比较的样本量计算公式在进行两个样本的均数比较时,可以采用以下公式来计算所需的样本大小。
n = (Z1-α/2 + Z1-β)² * (σ²1 + σ²2) / (μ1 - μ2)²其中,n为所需样本大小;Z1-α/2和Z1-β分别为在显著性水平α和功效1-β下对应的标准正态分布的值;σ1和σ2分别为两个总体的标准差;μ1和μ2分别为两个总体的均值差。
二、比例比较的样本量计算公式在进行两个样本的比例比较时,可以采用以下公式来计算所需的样本大小。
n = (Z1-α/2 + Z1-β)² * (p1 * (1-p1) + p2 * (1-p2)) / (p1 - p2)²其中,n为所需样本大小;Z1-α/2和Z1-β分别为在显著性水平α和功效1-β下对应的标准正态分布的值;p1和p2分别为两个总体的比例。
三、线性回归的样本量计算公式在进行线性回归分析时,可以采用以下公式来计算所需的样本大小。
n = K / (1 - R²)其中,n为所需样本大小;K为自变量的个数;R²为所需达到的决定系数。
四、生存分析的样本量计算公式在进行生存分析时,可以采用以下公式来计算所需的样本大小。
n = (Z1-α/2 + Z1-β)² * (P * (1-P)) / (hP)²其中,n为所需样本大小;Z1-α/2和Z1-β分别为在显著性水平α和功效1-β下对应的标准正态分布的值;P为事件发生概率;h为所需达到的最小有效比例。
以上是几个常见研究设计中样本量计算的公式,根据研究问题的不同,可以选择合适的公式来计算样本大小。
样本量的公式

样本量的公式样本量的公式是指在统计学中用来确定样本大小的数学公式。
在进行统计研究时,我们通常无法对整个人群进行调查或实验,而只能从人群中抽取一部分样本进行研究。
样本量的大小直接影响到研究结果的可靠性和推广性,因此确定合适的样本量非常重要。
样本量的公式可以根据研究的目的、预期效应大小、显著性水平、统计方法、误差范围等因素来确定。
在不同的研究设计和假设检验中,样本量的公式也有所不同。
下面将介绍一些常用的样本量公式。
1. 单总体均值的样本量公式在研究一个总体均值时,常用的样本量公式为:n = (Z * σ / E)²其中,n为样本量,Z为给定的置信水平对应的Z值,σ为总体标准差的估计值,E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平和误差范围,确定了所需的样本量。
2. 两独立样本均值的样本量公式在比较两个独立样本均值时,常用的样本量公式为:n = (2 * Z * σ / E)²其中,n为样本量,Z为给定的置信水平对应的Z值,σ为两个总体标准差的估计值的均值,E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平和误差范围,确定了所需的样本量。
3. 两相关样本均值的样本量公式在比较两个相关样本均值时,常用的样本量公式为:n = (Z * σd / E)²其中,n为样本量,Z为给定的置信水平对应的Z值,σd为两个相关样本的差异的标准差的估计值,E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平和误差范围,确定了所需的样本量。
4. 二项分布的样本量公式在研究二项分布时,常用的样本量公式为:n = (Z² * p * (1-p)) / E²其中,n为样本量,Z为给定的置信水平对应的Z值,p为二项分布的成功概率的估计值,E为允许的误差范围。
该公式通过给定的置信水平、成功概率估计值和误差范围,确定了所需的样本量。
除了上述常用的样本量公式外,还有其他一些特殊情况下的样本量公式,如多总体均值的样本量公式、配对样本的样本量公式等。
样本数量计算公式

样本数量计算公式样本数量计算公式是在统计学中非常重要的一部分,它用于确定需要收集的样本数量以确保研究结果的可靠性和代表性。
在实际研究中,样本数量的确定对于研究结果的准确性至关重要。
下面将介绍一些常用的样本数量计算公式及其应用。
一、总体均值的抽样误差当我们要估计总体均值时,可以使用以下公式来计算所需的样本数量:n = (Z * σ / E)^2其中,n为样本数量,Z为置信水平对应的Z值,σ为总体标准差,E为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下,所需的样本数量以估计总体均值。
二、总体比例的抽样误差当我们要估计总体比例时,可以使用以下公式来计算所需的样本数量:n = (Z^2 * p *(1-p))/ E^2其中,n为样本数量,Z为置信水平对应的Z值,p为总体比例,E 为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下,所需的样本数量以估计总体比例。
三、两个总体均值之差的抽样误差当我们要比较两个总体均值之差时,可以使用以下公式来计算所需的样本数量:n = (Z^2 *(σ1^2 + σ2^2))/ E^2其中,n为样本数量,Z为置信水平对应的Z值,σ1和σ2分别为两个总体的标准差,E为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下,所需的样本数量以比较两个总体均值之差。
四、相关性研究的抽样误差当我们要研究两个变量之间的相关性时,可以使用以下公式来计算所需的样本数量:n = (Z^2 *(1-r^2))/ E^2其中,n为样本数量,Z为置信水平对应的Z值,r为两个变量之间的相关系数,E为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下,所需的样本数量以研究两个变量之间的相关性。
在实际研究中,研究者需要根据具体的研究问题和研究设计来选择合适的样本数量计算公式,并结合实际情况进行调整。
同时,研究者还需要注意样本数量的合理性和有效性,以确保研究结果的可靠性和科学性。
通过合理地选择样本数量计算公式,研究者可以更好地设计研究,提高研究结果的可靠性和代表性。
样本量计算方法范文

样本量计算方法范文1.显著性水平(α):显著性水平是研究者在进行统计假设检验时所允许的错误程度。
常用的显著性水平是0.05或0.01,代表了犯错误的风险不超过5%或1%。
2.功效(1-β):功效是指能够检测到存在的真实效应的概率。
常用的功效水平是0.8或0.9,代表了研究者能够有80%或90%的概率发现真实的效应。
3.效应大小(δ):效应大小是研究者所期望的实际效应的大小。
效应大小可以是均值差异、相关系数、比例差异等。
4.方差(σ):方差是指测量一些变量时所观察到的数据的离散程度。
方差可以通过先前的研究或者经验估计得到,如果没有相关信息,可以选择标准差的一个保守估计。
一般来说,进行样本量计算的方法有以下几种:1.方差分析样本量计算:该方法适用于比较两个或多个组之间的均值差异。
根据研究假设、方差和显著性水平,可以使用方差分析公式计算出所需的样本量。
2.相关分析样本量计算:该方法适用于研究变量之间的相关程度。
根据效应大小、方差和显著性水平,可以使用相关分析公式计算出所需的样本量。
3.t检验样本量计算:该方法适用于比较两个组之间的均值差异。
根据效应大小、方差和显著性水平,可以使用t检验公式计算出所需的样本量。
4. 非参数检验样本量计算:对于一些数据不满足正态分布的情况,可以使用非参数检验方法进行样本量计算。
例如,Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。
以上所述的方法都是基于统计学原理和公式进行计算的,但实际研究中往往还需要考虑到其他因素,比如研究的时间和经济成本、可行性等。
因此,在进行样本量计算时需要综合考虑多种因素,以得出合理的样本大小。
此外,为了提高研究的可靠性,有时也需要增加样本量,特别是在样本分组较多、效应大小较小或者实验设计较复杂的情况下。
总的来说,样本量计算是研究者在进行实验设计或者调查研究时非常重要的一步,它可以保证研究结果的准确性和可靠性。
通过合理计算样本量,研究者可以避免样本量过小或过大的问题,提高研究的科学性和推广性。
临床样本量统计

1、样本量计算公式根据统计学原理,经预试验的两组结果,对照组率Pc=100%,治疗组率Pi=99%,两组率差=1%。
根据离散响应变量样本量计算公式(等效性/非劣性),每组样本量N=2(Zα+Z2/β)2×(Pc+Pi)/2×{1-(Pc+Pi)/2}/Δ2。
取α=0.05,β=0.10,按照临床意义的界值Δ(一般为10%),取对照组有效率的10%,即Δ=10%。
根据以上公式和设定值,每组样本量N=2×(1.96+1.645)2×0.995×0.005/0.12=12.9,即至少需要13例。
如果按20%的脱落率计算,即临床样本量为15例。
2、统计分析1、样本数的确定本研究欲考察该产品的临床治愈率不差于对照组产品,即设定为非劣效性试验,试验组与对照组按1:1的比例安排病例数,评价指标采用定性指标,根据以往的该类产品的疗效和统计学的一般要求,取α=0.05,β=0.20,等效标准δ=0.15,平均有效率p=0.95,由传统计算公式N=12.365×P(1-P)/ δ2N:每组的估算例数N1=N2,N1和N2分别为试验组和对照组的例数,P:平均有效率δ:等效标准α显著性水平,也是假阳性率,α=0.05,表示将来自同一总体的两样本可能为来自不同总体的概率为5%β:1-β称为检验效能把握度,β=0.20时表示当两总体确有差异时,按α水准有80%的把握能发现他们有所差别。
根据以往的该类产品的疗效和统计学的一般要求,取α=0.05,β=0.20,等效标准δ=0.15, 平均有效率p=0.95,由上述公式计算得到每组需要完成26例,试验设计每组完成30例。
同时为了弥补传统的样本量估计方法的不足,在非劣效性评价的临床试验中,当疗效指标为离散变量时,可以采用相对率可信区间的方法,SAS下编写宏,由SAS.FREQ过程提供的CMH检验和计算相对率的功能解决。
随机模拟路线:(1)产生若干符合两项分布的随机数,进行CNH检验,估计相对率的可信区间(可信区间下限不低于0.9),并判断是否符合非劣效的标准;(2)重复N 次,以计算得到非劣效结论的次数,从而计算检验效能;(3 )循环使用上述工具K次,用以寻找符合规定检验效能(0.8)的样本量。
(全面版)样本数量估计(DOC)

(全面版)样本数量估计(DOC)全面版样本数量估计简介在研究和调查中,样本数量的估计是一项重要的任务。
合理的样本数量能够提供可靠的数据,并能够充分代表整个人群或样本群体。
本文档将介绍几种常用的样本数量估计方法。
相关概念在了解样本数量估计方法之前,有几个相关的概念需要明确:- 总体大小:指的是整个人群或样本群体的规模。
- 置信水平:在样本数量估计中,置信水平用于衡量估计结果的可靠性。
常见的置信水平包括95%和99%,表示有95%或99%的概率估计结果落在置信区间内。
- 置信区间:是一个范围,用于表示估计结果的不确定性。
置信区间的宽度反映了估计结果的不准确程度。
- 最大误差:表示在样本数量估计中,希望估计结果的偏差不超过该数值。
常见的样本数量估计方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的样本数量估计方法之一。
具体步骤如下:1. 确定总体大小和置信水平。
2. 使用抽样公式来计算样本数量:样本大小 = (Z * Z * p * q)/ E^2,其中 Z 为置信水平对应的 Z 值,p 为总体比例的估计值,q为 1 - p,E 为最大误差。
3. 根据计算结果确定最终的样本数量。
2. 分层抽样分层抽样适用于总体可以划分为若干个独立的子总体时。
具体步骤如下:1. 确定每个子总体的大小和置信水平。
2. 使用抽样公式来计算每个子总体的样本数量。
3. 将所有子总体的样本数量相加,得到最终的样本数量。
3. 群集抽样群集抽样适用于总体中存在群集或聚集现象时。
具体步骤如下:1. 确定每个群集的大小和置信水平。
2. 使用抽样公式来计算每个群集的样本数量。
3. 将所有群集的样本数量相加,得到最终的样本数量。
注意事项在进行样本数量估计时,需要注意以下几点:- 样本数量不是越大越好,需要根据具体研究目的和资源限制来确定合适的样本数量。
- 在样本数量估计中,对总体比例的估计值需要尽可能准确,以避免样本数量的偏差。
- 样本数量估计只是一种预估方法,实际研究中可能还需要进行样本大小的调整。
(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。
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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
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。
n=(U +U ) /(p1 -p0 )2(式 3.1)
p1 =p0 ×OR/1-p0 +OR×P0
=1/2(p1 +p0 ) =1-q1 =1-p1 q0 =1-p0
p0 与 P1 分别为对照组及病例组人群估计的暴露率; OR 为主要暴露因子的相对危险度或暴露的比值比(RR 或 OR)。 q0 =1-P0 , q1 =1-P1 ; 为两组暴露史比例的平均值,
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。
(式 4.1)
n 为计算所得一个组的样本人数,如果两组的人数相等,则全部试验所需的样本大小为 2n;
Uα 为显著性水平相应的标准正态差;
Uβ 为βቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ应的标准正态差;
δ为估计的标准差,δ2 =(δ1 2 +δ2 2 )/2; d 为两组数值变量均值之差, 例题:某新药治疗高血压,将研究对象随机分为治疗组和对照组。假设:a=0.05, β=0.10, 血压的标准差分别为 9.7 与 12.3mmHg,检测两组的血压差为 2.6mmHg。查表:zα =1.96, zβ =1.282(双侧检验),需要多大样本。 4.2 计数资料:即非连续变量资料,如发病率、感染率、阳性率、死亡率、病死率、治愈 率、有效率等。当现场试验的评价指标是非连续变量时,按下式计算样本大小: n=[U +U ] /(P -P ) (式 4.2) P :对照组发生率 P :实验组发生率 5 诊断试验的样本量估计 5.1 设置估算样本量的相关值 ①灵敏度 60%; ②特异度 60%; ③α值,检验的显著性水平,通常取α=0.01 或 0.05; ④期望的把握度(1-β),通常区β=0.10 或 0.20;即把握度为 90%或 80%。 5.2 计算公式
既 =(P1 +P2 )/2, Q1 =1-P1 ; 例:拟用病例对照研究法调查孕妇暴露于某因子与婴儿先天性心脏病的关系。估计孕妇 有 30%暴露于此因子。现要求在暴露造成相对危险度为 2 时,即能在 95%的显著性水平以 90%的把握度查出,病例组和对照组各需多少例? p0=0.3 OR=2,设α=0.05, β=0.10, 用双侧检验 Uα=1.96 Uβ =1.282 p1 =(0.3×2)/[1+0.3(2-1)]=0.46 q0 =1-0.3=0.7 =1/2(0.3+0.46)=0.38 q1 =1-0.46=0.54 =1-0.38=0.62 n=(1.96 +1.282 )2/(0.46-0.3)2 ≈192 ,即病例组与对照组各需 192 人. 4 实验研究的样本量计算 4.1 计量资料: 计量资料指身高、体重、血压、血脂和胆固醇等数值变量。 估计公式为:
公式: n=(Uα /δ) /P(1-P)(式 5.2)
式中:
Uα 为显著性水平相应的 U 值,通常取α=0.01 或 0.05;
其中的 d 可以选取文献中报道的、自助式康复手册的随 机对照研究中的干预组和
对照组在普通健康问卷 GHQ 的得 分:d=10.7-5.3=5.4,计算 Sc 为 8.78,双侧α
=0.05,β=0.1,查表 得 tα /2=1.96,tβ=1.282,代入公式得出两组各需样 本为 56 例。
附临床研究样本量的估计: 1.计量资料 1.1 对总体平均数 m 做估计调查的样本估计 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,
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。
均数的计算公式 N1=N2=
,计数资料可采用率的计算公式
。式中 N1、N2 分别为两样本含量, 一般要求相 等,S 为两总体标准差的估计值,一般假设其相等或取合并方差的平方根,δ为两均数之 差值 (若为自身对照,δ 也可以写为 d),tα /2 和 tβ /2 分别为检验水准α和 第Ⅱ类错误概率β相对应的 t 值。 α有单双侧之分,而β只取单侧。 例.一项心肌 梗死患者院外自助式心脏康复的效果研究,可以采用此公式 计算,
单侧检验用:n=(U2 α + U2 β /δ2 ) (式 2.2-1)
双侧检验用:n=(Uα + U2 β /δ ) (式 2.2-2)
式中:α与β分别为第一类错误及第二类错误出现的概率,Uα、 U2 α、 U2 β 分别 为α、2α、2β检验水准的 t 值。 2.3 对样本均数与总体均数的差别做显著性检验时,所需样本的估计。
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 实验性研究样本量的估算公式,也分计量资料和计数资料两种。计量资料可采用两样本
单侧检验用:n=[(U2 α + U2 β )s/δ] P(1-P)式 2.3-1)
双侧检验用:n=[(Uα + U2 β )s/δ] P(1-P)(2.3-2)
式中:α与β分别为第一类错误及第二类错误出现的概率,Uα、 U2 α、 U2 β 分别 为α、2α、2β检验水准的 U 值。 3 病例对照研究的样本量估计 选择患有特定疾病的人群作为病例组,和未患这种疾病的人群作为对照组,调查两组人 群过去暴露于某种(些)可能危险因素的比例,判断暴露危险因素是否与疾病有关联及 其关联程度大小的一种观察性研究。 3.1 设置估算样本量的相关值 ①人群中研究因素的暴露率(对照组在目标人群中估计的暴露率); ②比值比 (odds ratio,OR) 估计出的各研究因素的相对危险度或暴露的比值比(即 RR 或 OR) ③α值,检验的显著性水平,通常取α=0.01 或 0.05; ④期望的把握度(1-β),通常区β=0.10 或 0.20;即把握度为 90%或 80%。 根据以上有关参数查表或代公式计算 公式为:
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