实验研究样本含量的估算.ppt

2 当一个研究有多个目的时，不同的目的样本含量的计算也不一样，此时采用样本含量最大化的原则。即根据不同的研究目的分别进行样本含量的计算，最后取样本含量最大的那个。如果因条件限制不能满足多个研究变量所需的样本量，应分清主要指标和次要指标并尽量满足主要指标所要求的样本量。 3 多变量分析中，样本含量的估算更为复杂，往往因为某些参数（R2，VIF）难以获得而限制了公式或软件的应用。鉴于此，有学者提出：在logistic回归分析中，每个自变量的取值至少要有10个结局变量对应；多重线性回归模型中，1个自变量要有20个研究对象；量表评价时，样本含量至少为量表条目数的5-10倍。 4.在写论文时，不仅要交待总样本含量，还要交待分组样本含量及样本含量的计算依据。 Rapid Assessment of Avoidable Blindness in the Occupied Palestinian Territories Sample Size Calculation： At the time of the survey, approximately 9% (338,400) of the total Palestinian population in the Occupied Palestinian Territories (3,761,600) was over 50 years old. To estimate the required sample size we assumed the following: expected prevalence of blindness 4%, desired precision 20% (worst acceptable result 4.8%), confidence level 95%, and non-response rate 15%. In addition, the required sample size was increased because of the use of cluster rather than simple random sampling, and we used a design effect of 1.4 for this purpose. The sample size required calculated using the RAAB software (/files/s0701.html) was 3,800 individuals, corresponding to 95 clusters of 40 people. 参考教材： 1 《临床研究样本含量估算》 主编 吴圣贤 王成祥 人民卫生出版 2 《生物医学研究的统计方法》 主编 方积乾 高等教育出版社 3 《卫生统计学》 第七版 主编 方积乾 人民卫生出版 * * 卫生统计学 第6版 第14章 实验研究样本含量的估算 一、样本含量估计的意义 概念： 样本含量（sample size），又称样本容量、样本大小，是指在医学研究中，每个样本所包含的观察对象的数量，是在保证一定检验效能的前提下需要的最少观察单位数。 原则：遵从“重复”原则。 医学研究没有绝对的样本量标准，不同的研究方法、研究目的，资料类型，抽样方法等决定了样本量。 一般而言:样本量越大，结果越精确，但会造成不必要的浪费;样本量太小，结果则不可靠。 因此，科学地确定样本量可增加研究的可靠性，得到可信的研究结果。 克服两种倾向： （1）片面追求增大样本 样本含量过大，不仅会增加实际工作中的困难，对质量的严格控制也不易做到，还会造成人力、物力和时间上的不必要的浪费。此外，样本含量过大还可能引入更多的混杂因素，对研究结果造成不良影响。 （2）忽视应当保证足够的样本含量 样本例数过少，所得指标不稳定，抽样误差大，结论的可靠性差，用于推断总体的精度差，检验效能低，导致总体中存在的差异未能检验出来，出现假阴性(false negative)结果。 在假设检验中，差异无统计意义，可能由两方面原因造成： 　 一、总体参数真的没有差异； 　 二、总体参数有差别，但样本量太小，没有“能力”发现这种差异。 二、样本含量的估算途径 经验法：根据前人的研究结果或咨询同行专家而确定样本例数，该方法较为粗略，一般认为确定医学参考值范围最好在100例以上，肿瘤死亡率调查通常需要10万人以上 。 查表法：根据已知的条件查样本例数估计表而确定样本含量，但该方法易受列表的限制 。 计算法：采用专用公式计算。 三、影响样本含量大小的因素