统计中样本是指(所谓的通常什么)

数据分析样本是指中医科研教学课堂|数据分析说(1):样本量可能是什么？

从5月份开始，我们专门聘请了卫生统计方面的老师，告诉大家数据分析，为科研论文的撰写积累专业技能。第一期来了，盘。

第一期:样本量可能是什么？

事实上，这些问题都涉及到样本量可能性的主要内容。以更常见的随机比较两组比较研究为例，解释如何进行模板成分的可能性。

例1：在动物冠状静脉窦的血容量实验中，A平均血容量增加1.8mL／min,B平均血容量增加2.4mL／min。两种处理的相对标准偏差相同，均为1.0mL／min,α=0.05，β=0.10，实验动物需要多少钱才能得到两种不同处理的结果？

典型案例思维

1.研究设计类型：本例对动物冠状静脉窦血容量的比较进行了比较，结果指标为平均血容量增加率（计量数据），属于两个平均水平的比较。

2.一般有两种方法：公式法和系统软件法

具体基本参数如下所示：

n每组样本量(即样本量)。

Zα/2和Zβ可根据查界值表获得，一般α取0.05双侧，则即Z0.05/2=1.96；β取0.1或0.2一侧通常通过检验高效率来表示1-β，当1-β为0.9时，Z0.1=1.28，当1-β为0.8时，Z0.2=0.84，本例中Zα/2和Zβ分别等同于1.96和1.28。

本例为相对标准偏差=1.0。

μ1和μ2本例分别为2组的平均值μ1=1.8，μ2=2.4。(偏差表示有一些计算公式)

手机app法：普遍PASS手机app（本例采用PASS11.0版本信息）

1.公式法：将计算公式带到计算公式完成计算

2.手机app法：

第一步：打开PASS11.0手机app，点击左侧菜单栏Means—TwoIndependentMeans—Test(Inequality)，选择TestsforTwoMeans(Two-SampleT-Test)[Differences]。

第二步：TestsforTwoMeans(Two-SampleT-Test)[Differences]”弹出框中，填好相对性应的基本参数：Power=0.90；α=0.05；R=1.0(1:1份额)；Mean1（MeanofGroup1）=1.8；Mean2（MeanofGroup2）=2.4；s1(StandardDeviationGroup1）=1.0；S2(StandardDeviationGroup2）=1.0；点击左上角Run。

第三步：载入PASS标值：报告中样本量计算结果、参考文献、专业术语定义、汇总描述。

样本量可能表达在报告中

公式法：本分析是垂直面方案设计的随机对照试验，分别为两组A处理和B根据过去论文的参考文献报道(或预实验结果)，研究对象的平均血夜增加率是重要的观察结果指标，A平均血夜增加率为(1.8±1.0)mL／min，B平均血夜增加率为(2.4±1.0)mL／min，设两边α=0.05，把握90%。按样本量计算：

计算得到NA=59例，NB=59例子。假设研究对象的失访率为10%，则需要样本量NA=59÷0.9=66例，NB=59÷0.9=66例。最终A66例研究对象包括处理组，B至少有132个研究对象包括66个解决组。

手机app方法：本分析是垂直面方案设计的随机对照试验，分别为2组A处理和B根据过去论文的参考文献报道(或预实验结果)，研究对象的平均血夜增加率是重要的观察结果指标，A平均血夜增加率为(1.8±1.0)mL／min，B平均血夜增加率为(2.4±1.0)mL／min，设两边α=0.05，把握度=90%。应用PASS11手机app计算得到NA=60例，NB=60例子。假设研究对象的失访率为10%，则需要样本量NA=60÷0.9=67例，NB=60÷0.9=67例。最终A67例研究对象包括处理组，B共有67个解决方案，至少有134个研究对象。

例2.公司研究甲、乙两种药物对某种疾病的作用，预试验甲药效率高达60%，乙药效率高达85%。目前计划进一步进行治疗试验a=0.05，b=0.10，问每组至少要观察多少病历？

1.研究设计类型：本例比较了A、B两种药物对某种疾病作用的比较研究，结果指标率高（计数数据），属于两种本率的比较。

Zα/2和Zβ可根据查界值表获得，一般α取0.05双侧，则Z0.05/2=1.96；β取0.1或0.2一侧通常通过检验高效率来表示1-β，当1-β为0.9时，Z0.1=1.28，当1-β为0.8时，Z0.2=0.84，本例中Zα/2和Zβ分别等同于1.96和1.28。

p1和p2分别代表甲、乙两种药物对某种疾病的效率高，为p1和p2本例中的平均值p1=0.60，p2=0.85，=（0.6 0.85）/2=0.725。

第一步：打开PASS11.0手机app，点击左侧菜单栏Proportions—TwoIndependentProportionsTest(Inequality)，选择TestsforTwoProportions[Differences]。

第二步：TestsforTwoProportions[Differences]”弹出框中，填好相对性应的基本参数：Power=0.90；α=0.05；R=1.0(1:1份额)；D1（DifferenceH1=P1-P2）=0.25(率差)；P2（ControlGroupProportion）=0.6(小率)；点击左上角Run。

公式法：本分析是垂直面方案设计的随机对照试验。两组分别为甲类药物和乙类药物。研究对象的通过率是重要观察结果的指标。根据过去论文的参考文献报告（或预实验结果），甲类药物的通过率为60%，乙类药物的成功率为85%，两侧设置α=0.05，把握90%。按样本量计算：

计算得到N甲=65例，N乙=65例子。假设研究对象的失访率为20%，则需要样本量N加=65÷0.8=82例，N乙=65÷0.8=82例子。最后，药组纳入82例，B药组纳入82例，总共至少164例。

手机app方法：本分析是垂直面方案设计的随机对照试验。两组分别为甲类药物和乙类药物。研究对象的通过率是重要观察结果的指标。根据过去论文的参考文献（或预试验结果），甲类药物的通过率为60%，乙类药物的成功率为85%，两侧设置α=0.05，把握90%PASS11手机app计算得到N甲=64例，N乙=64例子。假设研究对象的失访率为20%，则需要样本量N加=64÷0.8=80例，N乙=64÷0.8=80例子。最后，A药组80例，B药组80例，总共至少160例。

专业技术总结如下所示

1.为本量为何可能？

常说样本量（samplesize）它是指实验研究和研究分析中样本的观察公司数量，也称为模板规格。试着在实验分析和现场调查研究设计中确定研究对象的样本量。样本量可能（samplesizeestimate）是指在保证科研成果可靠性（精度和检验效率）的标准下，采用一定的数据分析方法确定的至少样本例数。此外，研究对象在研究过程中的失效也应充分考虑。这也必须在科学研究慢慢实施之前完成。

2.样本量的可能性如何？

无论采用公式法或者手机app必须给出如下所示的信息：

(1)第一类错误概率α。α样本量越小，样本量越大；一般取样；0.05，α选值分为双侧，双侧检验比一侧检验中心需要大量样本。

(2)第二类有误概率β或检验高效率1-β。β检验效率越低，效率越高1-β样本量越大，检验效率越高。0.80以上。β一般只留一边。

以上两项可根据具体情况调整设置！

(3)允许误差δ或者2组具体指标值(均数或率)。允许数据误差越小，所需样越大。

(4)总体相对标准偏差σ或总体率π。σ显示信息内容的基因突变度，其值越大，样本量越大。π越接近0.5,则所需的样本量越多。

以上两项必须根据古人的研究结果、预实验结果或数据分析基础知识进行。

（5）双侧检查和方案设计类型。在其他情况下，一侧和两侧检查中心所需的样本量不同。一般来说，双侧检查站的样品版本相对较大。不同类型的样本量估算方法不同，样本量也不同。

以上仅详细说明了垂直面方案设计中随机比较2组最重要的样本量可能方法（平均值和率）。在深入分析中，情况要复杂得多，但在大多数情况下，有相应的样本量可能方法相关期刊论文或查询相关论文参考文献。

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专家教授详细介绍

刘玲：军医大学毕业证书卫生统计教学研究办公室副教授职称，主要用于卫生统计教学课堂和教学研究。担任第八届中国文化清洁卫生信息学基础数据分析知识与方法专业委员会联合会、重庆临床流行病学卫生统计委员会副主席，担任《第三军医大学毕业证书》等期刊、杂志编辑、数据分析专家教授。