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试验设计系列(一)| 样本量与功效(power)的计算

   日期:2024-11-10     移动:http://yejunbin01.xhstdz.com/mobile/quote/60557.html

在「临床医师看过来」系列的前18篇文章中,我们介绍了基础的统计分析及JMP入门操作。从本文开始,我们将通过三篇系列文章来陆续介绍临床试验的一些内容,分别从样本量、随机分组、等效性检验三个方面介绍临床试验设计中的几个重要问题。本文先介绍临床医生非常关心的一个问题:如何计算样本量(power)

试验设计系列(一)| 样本量与功效(power)的计算

 

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为了帮助更多的临床医师学习如何运用JMP高效地开展数据分析,提高日常工作和发表论文的效率,2020年8月起,JMP资深用户、JMP特约专栏作者、资深统计学家冯国双博士及其团队将在JMP数据分析平台为大家分享一系列统计及数据分析、JMP实战操作、JMP分析报表解读等干货内容,每期一个经典话题,帮助大家掌握一个新技能。值得注意的是,这些话题并非仅针对临床医师,对所有运用JMP软件开展数据分析的小伙伴都适用。本文为此系列文章的第19期。 

在进行研究时,很多研究者会思考一个问题:我研究的样本量够吗?样本量会直接影响到研究的严谨性及研究结论的可靠性。

样本量太小,研究结果不稳定,得到“假阴性”结果的风险也大;样本量太大,会增加研究的成本和难度。如何确定研究的样本量是否合理呢?通常我们需要在研究开始前基于一些参数进行样本量计算

提到样本量,就不得不提一个同样重要的概念:功效(power),不同书中也有不同叫法,如检验效能、把握度等,本文统一称为功效。简单来说,功效的意思是:如果实际中两组确实有差异,以当前样本量能够发现这种差异的能力。

在已知其它参数的条件下,样本量和功效是可以相互计算的。要计算样本量,必须设定功效;同样,如果已知样本量,也可以计算出当前样本量下的功效如何。有时,临床试验中统计学结果为阴性结果,如果此时功效太低,意味着很可能样本量不足,因此无法得出本来有差异的结果。

样本量的计算,其实一共就需要两步(就像把大象放进冰箱那么简单):第一步,通过查阅以往相关文献获得样本量计算所需的参数(如均值、标准差、率等);第二步,把这些参数输入软件,得到结果。

JMP软件可以实现临床试验中常见的几种组间比较的样本量估算,如均值比较的估算,率比较的估算,还可以实现等效性检验的样本量估算,而且操作简单、交互性强。本文重点介绍如何使用JMP进行样本量和功效计算。

在JMP中选择实验设计→样本量大小分析器→功效(图1),可以看到功效菜单下有多种计算功效和样本量的场景。可根据研究目的选择相应的具体菜单。

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 下面分别介绍两种最常见的情形,即两组均值比较、两组率比较

 

 

估算前准备

两组均值比较的样本量估算,需要提前确定以下参数:

01  检验类型为单侧还是双侧,在没有特殊要求的情况下通常为双侧;

02  第一类错误概率alpha(α),通常取值0.05(双侧检验)或0.025(单侧检验);

03  第二类错误概率β或功效1-β,一般建议功效在0.80以上;04  各组的均值(或两组差值)和标准差,该数据可以通过查阅文献或进行预试验获得;

05  各组间样本量比例,通常为1:1,有时也可设为1:2(根据研究目的和实际情况而定);

06  若为随访研究,还需考虑失访率,通常取值10%(根据实际情况而定);

07  在撰写开题报告或研究标书时,需要提供上述参数,以论证研究的可行性与可靠性。

 

样本量估算的JMP实现

点击图1中的两个独立样本均值的功效,进入样本量和功效计算界面(图2)。

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ntenteditable="">图2  两组独立样本均值的样本量和功效计算——操作界面

 图2的左侧为样本量计算涉及的各个参数,从上到下依次为检验类型、固定参数(alpha和标准差)、检验参数(包括待检差值、样本量和功效),右侧为样本量估算曲线

在旧版JMP软件中,如果计算样本量,需要输入功效;同样,要计算功效,需要输入样本量。而JMP 16版本中,改为更为直观的交互方式,样本量(或功效)可以随时调整,相应的功效(或样本量)则随之变动。而且提供了样本量和功效关系的图形,可以任意调整,以实时观察在不同功效(样本量)的值下样本量(功效)的变化情况。

例1:已知两组均值的样本量计算功效:

在一次研究中,我们得到了一个阴性结果,此时我们希望了解研究的功效,以获得研究的可信度。该研究中,两组的标准差分别为2和3,均值的差值为2.5,样本量分别为每组20例。功效计算的操作参见图3,可见相应功效为85.31%。

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ntenteditable="">图3 两组独立样本均值的功效计算动图

 例2:已知功效计算两组均值的样本量:

某两组比较的随机对照试验中,我们通过查阅文献,已知两组的标准差分别为1和1.5,均值的差值为1,一类错误alpha为0.05,功效为80%。样本量操作参见图4,可见每组需要27例样本。

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图5右侧的样本量估算曲线的纵坐标为功效,横坐标为总样本量。两红线的交叉点为当前所示的功效与样本量。此功能帮助研究者在计算样本量的同时,理解功效与样本量间的关系,有助于研究者基于临床实际情况,获得可行且可靠的样本量。

前面两个例子我们都是通过输入功效或样本量,实际中也可以通过对图5进行拖拽的方式获得相应的样本量或功效。如将功效沿曲线拖拽至80%,可见左侧样本量显示每组需要27例样本(图5)。

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02  两组率比较的样本量估算

估算前准备

两组率比较的样本量估算与两组均值比较所需的参数基本一致,只是参数(04)不同,这里不再需要各组的均值和标准差,而是需要获取各组的率。

样本量估算的JMP实现

点击图1中的两独立样本比例的功效,进入相应的操作界面(图6)。

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例3:已知两组率的样本量计算功效:

已知两组的率分别为0.6和0.8,α为0.05,样本量各50例,其功效是多少?操作见图7,可见功效为60.88%。

这一功效略有点低,如果我们想达到80%的功效,需要多少样本量呢?可以在功效中输入80,如图8所示,样本量发生了变化,说明若希望功效达到80%,则每组至少需要79例样本。

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点击图8中的保存设置,可以对目前的参数及样本量进行存储(图9)。点击图2中的制成数据收集表,JMP将根据当前的样本量新建一个数据表(图10),方便研究者直接进行数据的收集工作。

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如果想要在JMP中亲自动手实践的话,可下载最新的JMP 16免费试用:https://www.jmp.com/zh_cn/download-jmp-free-trial.html?utm_campaign=td7013Z000002DxWTQA0&utm_source=bilibili&utm_medium=social

 

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