最常见的六种样本量估计实例操作

结果出来了，需要34例样本。

如果研究已经做完了，收集了34例样本，想求研究的靠谱程度（把握度）怎么做呢？用的模块是一样的，参数也是一样的。唯一不同的是已知现有样本量是34，求最后一项“计算把握度”。

得出结果为0.914，表明有91.4%的把握。同理也可以计算最低检测差异。哪里不会点哪里！

例2. 比较治疗组与对照组吸烟率，已知两组吸烟率分别为0.3和0.32。要求双侧检验、显著性为0.05、两组人数相等、把握度90%，问需要多少样本？

操作步骤：选择“比较两组率”模块并输入参数。点击“计算总样本量”。

得出需5596例总样本。如果已知样本量求把握度，操作跟例1是一样的。

例3. 病例对照研究分析吸烟与冠心病关系，已知一般人群吸烟率30%。吸烟与不吸烟者冠心病危险比是1.8，要求双侧检验、显著性为0.05、两组人数相等、把握度90%，问需要多少样本？

操作步骤：选择“病例对照研究(两分类暴露变量)”模块并输入参数。点击“计算总样本量”。

结果出来了，需要530例样本。

例4. 两组生存率比较，已知两组x年生存率分别为0.3和0.45。要求双侧检验、显著性为0.05、两组人数相等、把握度90%，问需要多少样本？

操作步骤：选择“生存分析”模块并输入参数。点击“计算总样本量”。

得出需250例发生事件数，也就是需要观察到250例发生死亡的。那么基线样本量的计算很简单，每组发生死亡的例数除以死亡率，得出每组基线样本量，加和就得到总样本406例。

例5. 试验方法敏感性比较，已知现有试验方法(I)敏感性为=0.65，新方法(II)预计敏感性=0.75。人群患病率为0.3，要求双侧检验、显著性为0.05、把握度90%，问需要多少样本？

操作步骤：选择“诊断试验敏感性（或特异性）比较”模块并输入参数。点击“计算样本量”。

结果出来了，需要检测731例。

例6. 已知某诊断试验的ROC曲线下面积（AUC）是0.75，阴性和阳性人数比是1，要求显著性水平是0.05，把握度90%，问需要多少样本？

操作步骤：选择“诊断试验AUC样本量估计”模块并输入参数。点击“计算样本量”。

结果出来了，需要检测52例。

上面六个例子中的样本量估计，需要填哪些参数大家不用记，你要用的时候打开易侕软件操作界面，对着前面的例子就很清楚了。横断面、病例对照、队列或RCT的研究设计的样本量估计方法是通用的。对！就是这么简单！

SCI论文中关于样本量和把握度该怎么写呢？可以参考这篇发表在The Lancet Oncology影响因子26.5分的文章，研究所需样本量是372例事件，靠谱程度达到90%。

做样本量估计有什么用呢？总结样本量估计的三个作用：搭起骨架、查漏补缺和扬长避短。

在研究开始之前必须做样本量估计，计算出收集这些样本所需的时间和费用。给你的研究搭起一个骨架。如果你是研究生，在做开题报告的时候必须做好样本量估算；如果你是项目负责人在课题标书里也要写需要多少样本。这都是给你的研究搭起骨架。

什么是查漏补缺呢？在研究进行时必须做样本量估计。可以及时发现问题进行补救。如果你在研究开始之前，估计需要收集一千个样本，当你收集800个样本时，通过计算发现这个样本量已经够了，你就可以不需要再去辛苦收集样本了。如果情况相反，样本量不够你还有时间去补样本量。

第三，扬长避短。在研究结束时必须要计算把握度。把握度就是你研究得出结论的靠谱程度。如果你有9成的把握，你的研究就很靠谱了。这时你一定要把你有这么高的把握度写在文章里，提高文章的可信程度，非常有利于文章发表。如果很不幸你的研究只有两成把握，就不要写在文章里了，大部分的文章也可以不写。就看你运气好不好，遇到什么审稿人了。做研究自己心里有底很重要。返回搜狐，查看更多