2
212
2211)(]
)1()1()1(2[p p p p p p Z p p Z N --+-+-=
βαN：为计算所得一个组的样本大小
对照组发生率
α水平相应的标准正态差
试验组发生率
为1-β水平相应的标准正态差
（p1+p2
2
212
2211)(]
)1()1()1(2[p p p p p p Z p p Z N --+-+-=
βαN：为计算所得一个组的样本大小
对照组发生率
α水平相应的标准正态差
试验组发生率
为1-β水平相应的标准正态差
（p1+p2
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 1.4 1.5 度为 1.6 1.7 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。
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 例. =0.1， 2.2 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
流行病学概述 随着社会的发展，医学模式也由传统的生物型转变为新型的生物-心理-社会医学模式，流行病学的研究也由疾病扩展到健康以及与人类健康相关的所有卫生事件，甚至包括人口“爆炸”，社会动乱，自然灾害，恐怖事件等。这些都是新世纪流行病学面临的新挑战。因此，流行病学其研究范围不断扩大，研究内容更加丰富、更加复杂，研究方法日趋科学化、系统化和专业化。 一．定义 流行病学的定义为：流行病学是研究人群中疾病与健康状况的分布及其影响因素，并制订防制疾病及促进健康的策略和措施的科学。 上述定义基本内涵有四点:： 1.以人群为研究对象。 2.不仅研究各种疾病而且研究健康状况。 3.以观察分布现象为出发点，重点研究疾病或健康的影响因素。 4.根本目的是为控制或消灭疾病及增进健康提供科学的策略与措施。 二．方法 流行病学方法分类的方式有多种，但目前更多地倾向于根据研究设计特点分类。 1.描述性研究 描述性研究是对与研究问题有关的历史资料或者特殊调查所获的资料按事件发生的时间、地点、人群进行整理分析从而提示疾病或死亡的发生频率及其变动趋势。描述性研究虽然不涉及深奥的流行病学理论与方法，但它实际上广泛地适于多种疾病或健康问题的各方面的流行病学研究。描述性研究关键在于“描述”，因此所利用的资料必须真实可靠，通常通过疾病现象的描述，可以初步了解导致疾病发生可能的因素是什么，目前对该病防治采取的措施及效果等，从而对所研究的问题提出假设，作为进一步研究的依据或起点，因此描述性研究是其它研究方法的基础。 在描述性研究中最常用的是“现况调查”（或称现况研究）。在现况调查的基础上如果对某些重点疾病或项目进行长期的动态观察时，则称“疾病监测”，其也属于描述性研究。有些情况下需要对某人群某疾病现象与相关的暴露因素同时进行分析，说明暴露与疾病是否相关，称作相关性研究（亦称生态学研究）。 2.分析性研究 分析性研究是根据疾病的分布特征提出假设，然后选择专门的人群进行调查或观察来验证假设，说明某病与某种暴露是否存在联系。分析性研究的特点是在研究开始前的设计中，一般设立了可供对比分析的两个组，用以检验关于暴露因素的假设。分析性研究分为病例对照研究和群组研究。 病例对照研究是从某病患者出发，调查回顾患病组与非患病组以往某些因素的暴露状况并比较两组有暴露史比例的差异。群组研究是将人群根据是否暴露于某可疑致病因子或是否具有某种特征分为暴露组与对照组，追踪观察两组的发病或死亡情况并进行比较。二者在设计上的区别在于病例对照研究是从结果出发，找可能的“原因”，而群组研究是从原因出发观察所发生的结果。 描述性研究和分析性研究统称为调查性研究或观察性研究。其是指调查观察研究对象在自然状态下是否具有某种因素及疾病与健康状况，并通过比较说明该因素是否与某疾病存在联系。 调查研究是医疗卫生工作者的一项基本功，不论是从事临床工作或是从事卫生保健工作，调查观察人群的健康状况及影响因素，疾病发生发展规律，是工作的主要内容，也是进行有
复习思考题 1．临床流行病学的定义、研究内容与学科性质？ 临床流行病学的定义：临床流行病学是在病人及其群体中应用流行病学与医学统计学的原理和方法科学地观察和解释临床事件，宏观研究临床问题的方法学。 研究内容：临床流行病学的研究内容是临床研究的设计、测量和评价。 学科性质：临床流行病学的基础是临床医学，是在临床医学基础上建立起来的一门方法学，构成临床医学的重要基础课之一。临床流行病学具有以下4个特点。1．在生物心理社会医学模式下，以临床为基础，与流行病学、生物统计学、卫生经济学及社会医学等相关学科相互结合、互相渗透；2．以个体病例为基础扩大到相应的患病群体；3．由医院的个体病人诊治扩展到社区人群疾病的防治；4．对疾病的早期发现与诊治，以及疾病发生、发展和转归的规律更加全面和深入的探讨，大大提高了研究结果的真实性与可靠性。 2．临床流行病学研究中测量应注意什么？ 临床流行病学研究中测量应注意:（1）试验的措施要有反应性和可度量性；试验的措施要有作用，而且这种作用能客观地反应出来并被临床及实验室等检查方法及指标度量。（2）测量的方法要有敏感性和特异性；良好的敏感性才能发现措施的效应，而良好的特异性才能确认这种效应。（3）测量指标的判断标准和临床意义要明确。不论是定性指标还是定量指标，都必须具备临床意义，有公认的判断标准。 3．临床流行病学评价内容有哪些？ 临床流行病学评价内容：1）研究设计方案:选题、研究对象的选择与分组、观察指标的测量、质量控制、结论及其外推的客观性等。2）临床意义的评价:3）研究结果的统计学分析和评价:描述性统计与推断性统计（显著性检验）。4）研究结果的卫生经济学评价:成本-效果分析、成本-效益分析、成本-效用分析等评价社会效益及经济效益。5）临床适用性 4．何为横断面调查、病例对照研究、队列研究、病因、危险因素？ 横断面调查：横断面调查是描述疾病或健康状况在特定时间内在某一地区人群中的分布状况。从时间上说，调查是在某一时点或短时间内完成的，反映这一时点的疾病分布以及人群的某些特征与疾病的关系，好似时间上的一个横断面，故称横断面调查。 病例对照研究：选择患有某特定疾病的病人作为病例组，以不患有该病但具有可比性的个体作为对照组，调查他们既往对某个（些）因素的暴露史情况，比较两组中暴露比例和暴露水平的差异，以分析这些因素是否与该病存在联系及其联系程度。 队列研究：根据研究对象是否暴露于某研究因素或其不同水平将研究对象分成暴露组与非暴露组；随访一定时间，比较两组之间所研究结局(outcome)发生率的差异，研究暴露因素与研究结局之间的关系。
科研】如何确定临床实验设计中的样本量？ 在临床实验研究中，无论是实验组还是对照组都需要有一定数量的受试对象。这是因为同一种实验处理在不同的受试对象身上表现出的实验效应是存在着变异的。仅凭一次实验观测结果或单个受试者所表现出来的实验效应说明不了什么问题。必须通过一定数量的重复观测才能把研究总体真实的客观规律性显示出来，并且可以对抽样误差做出客观地估计。但重复观测次数越多(即样本含量越大)试验所要消耗的人力、物力、财力和时间越多，可能会使试验研究成为不可能。而且，样本含量过大还会增加控制试验观测条件的难度，有可能引入非随机误差，给观测结果带来偏性(bias) 。所以在实验设计中落实重复原则的一个重要问题就是如何科学合理确定样本量。由于在各对比组例数相等时进行统计推断效能最高，因此多数情况下都是按各组样本含量相等来估计。但在个别情况下，也可能要求各组样本含量按一定比例来估计。 1 与样本含量估计有关的几个统计学参数在估计样本含量之前，首先要对以下几个统计学参数加以确定或作出估计。 1.1规定有专业意义的差值3,即所比较的两总体参数值相差多大以上才有专业意义。3 是根据实验目的人为规定的， 但必须有一定专业依据。习惯上把8称为分辨力或区分度。 8值越小表示对二个总体参数差别的区分度越强，因而所需样本含量也越大。
1.2确定作统计推断时允许犯I类错误(“弃真”的的误率a,即当对比的双方总体参数值没有差到8。但根据抽样观测 结果错误地得出二者有差别的推断结论的可能性，a 确定的 越小，所需样本含量越大。在确定a时还要注意明确是单侧 检验的a,还是双侧检验的a。在同样大小的a条件下；双侧检验要比单侧检验需要更大的样本含量。 1.3提出所期望的检验效能power，用1- B表示。B为允许犯H类错误(“取伪”的错误概率。检验效能就是推断结论不犯H类错误的概率1- B称把握度。即当对比双方总体参数值间差值确实达到8以上时，根据抽样观测结果在规定的a水准上能正确地作出有差别的推断结论的可能性。在科研设计中常把1- B定为0.90或0.80。一般来说1- B不宜低于0.75 , 否则可能出现非真实的阴性推断结论。 1.4给出总体标准差c或总体率n的估计值。它们分别反映计量数据和计数数据的变异程度。一般是根据前人经验或文献报道作出估计。如果没有前人经验或文献报道作为依据, 可通过预实验取得样本的标准差s或样本率P分别作为c和n的估计值。c的估计值越大，n的估计值越接近0.5 ,所需样本含量越大。 在对以上统计学参数作出规定或估计的前提下，就可以根据不同的推断内容选用相应的公式计算出所需样本含量。由于在同样的要求和条件下完全随机设计(成组设计)所需样本含 量最大，故一般都要按完全随机设计作出样本含量的估计。
简答题 1.临床流行病学的基本特征包括：（1）临床流行病学的定位在临床医学，是以临床医学为主体的多学科合作，应用流行病学的群体观和定量化的观点，不断创新临床研究方法学和促进本学科的发展，从而不断地创新研究并提供新成果供临床应用。（2）临床流行病学的研究对象是以源于医院的个体病例为基础，并扩大到相应的患病群体，或者是从某一疾病患者的整群中去随机抽样以获得具有群体代表性的研究对象。（3）临床流行病学的精华还在于强调在临床医学研究中，应用科学的方法学，强化科研设计，排除各种偏倚、混杂因素的影响，确保研究结果的真实性和可靠性。 2．简述选题、立题的基本原则基本原则包括：（1）、需要性，选择疾病负担重大的疾病进行研究；（2）、科学性，研究问题要明确具体，选择足够的研究对象，抉择合理的研究设计方案，干预措施和诊断方法要安全、有效。（3）、创新性，研究课题的选择，要有自主创新性，有新的见解和特色。（4）、可行性，具备一定仪器设备和实验条件，有执行研究课题的配套人才，研究对象能接受与依从。（5）效能和公正性，有限的资源应投入到最大多数需要解决的健康和有效防治疾病的研究项目中。 3.简述文献检索的基本步骤？ 1.文献检索的基本步骤包括（1）、分解检索课题，明确检索要求；（2）、选择检索工具，确定检索方法；（3）、选择检索途径，制定检索策略；（4）、检索并获取原始文献；（5）、文献检索过程与结果的严格评价等。 4.为什么要评价临床研究证据？证据来源复杂，证据质量良莠不齐，研究证据必须结合病人的具体情况。 5.进行文献综述的目的？四个方面：科学研究工作的需要、反映学科新动态、继续教育的需要、临床医疗和管理决策的需要。 6.在临床医学研究中，设置对照组的目的是什么？在临床医学研究中，除了干预措施（处理因素）的作用以外，还有很多因素可能影响研究对象的临床结局。如①不能预知的结局②霍桑效应③安慰剂效应④向均数回归现象及⑤潜在未知因素的影响等。因此，在临床研究中设立对照的主要目的是消除非处理因素的干扰，鉴别试验性与非试验性效应，减少或消除实验误差，保证研究结果的真实、可靠。 7.简述个体随机抽样的主要方法。个体随机抽样主要方法有：①入选个体的随机抽样法，当合格对象多，而需要的样本量又有限时，可以从合格的研究对象中做个体随机抽样。通常用随机数字表等做单纯随机抽样。②入选病例的随机抽样法，在回顾性研究中，常利用医院病历或病例登记册选择病例，如所研究病种的病例数量较多，而需求的样本量又有限时，也可采用单纯随机或系统随机抽样的方法，从中抽取所需的样本数。③分层随机抽样法，如在样本量不大的研究课题中，组间疾病分型、病情不同可影响研究结果，为了保证组间的可比性，可按病情轻、中、重进行分层后，再随机抽样。另外，在多个医院协作研究中，由于医院级别不同，收治病人的病情与病程可能参差不齐，为保证所抽取的样本能反映该种疾病的临床特征和全貌，也可按上述特征分层后再随机抽取样本。
正确使用随机分组是取得比较组间初始可比性、避免选择性偏倚的保证。随机化分组的方法有多种,但真正的随机化应符合下列原则: (1）医生和患者不能事先知道或 决定患者将分配到哪一组接受治疗; (2）医生和患者都不能从一个患者已经进入的组 别推测出下一个患者将分配到哪一组。随机序列的产生可以采用计算机、计算 器、随机数字表和抛硬币的方法来实现。其随机分组方法包括: 简单随机 化( simple rando mizaton)、区组随机化( blockrandomi zation )、分段(或分层) 随机化( stratifiedrandomization)、分层区组随机 化( stratified blockrandomization) 及动态随机化( dy namicrandomization)等。 1. 1 简单随机化分组 简单随机化分组又称为完全随机化分组,是对研究对象直接进行随机分组,常通过 掷硬币或随机数字表,或用计算机产生随机数来进行随机化,在事先或者实施过程中 不作任何限制和干预或调整。简单随机化分组方法对小样本试验操作起来很简单,但是如果研究对象例数较少时,则各组例数会出现不平衡现象。例如,掷硬 币的方法在小样本的试验中由于随机误差难以保证组间病例数的均衡。有研究表明, 当总例数为100时,每组刚好50例的概率仅为8%。因此，采用随机数字表的方法,以及随机数余数分组法可以很好地解决这个问题, 使分组后各组例数相等。 操作步骤: (1）编号: 将N个实验单位从1 到N 编号。动物可按体重大小,患者可按预 计的样本量编号;(2）获取随机数字: 从随机数字表中任意一个数开始,沿同一方向顺序获取每个实验单位一个随机数字; (3）求余数: 随机数除以组数求余数。若整除则余数取组数; (4）分组: 按余数分组; (5）调整: 假如共有n例待调整,需要从中抽取1例,便 续抄一个随机数,除以n后将得到的余数作为所抽实验单位的序号(若整除则余数为n)。例1: 欲将15例病例随机等分到3个组中去。方法:从随机数字表中任意选择起始数, 现将从第5行第5列开始向右的随机数按随机数余数分组的分类结果列于表1中。第一次分组后,甲组6例,乙组5例,丙组4例。由于各组例数不等,须将甲组调整1例到丙组。因此,继续查随机数字表,下一个随机数字为58。58 /3余1,因此继续查随机数字表,下一个随机数字为58。58 /3余1,因此,将第1 例从甲组调整到丙组中去。
临床试验样本量的估算样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、 计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power 出发，保证有多少把握能做出显著来。 但是中国的国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100 对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120 对，240 例。或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为%和%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114 例（总共228 例），这样才能在单侧显著性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250 例。
非劣性试验（α=，β=）时：计数资料： 平均有效率（P） N= 公式：N=×P（1 - P）/ δ2 计量资料： 共同标准差（S） N= 公式：N=× （S/ δ）2 等效性试验（α=，β=）时：计数资料： 平均有效率（P） N= 公式：N=×P（1 - P）/ δ2 计量资料： 共同标准差（S） N= 公式：N=× （S/ δ）2 上述公式的说明：等效标准（δ） 等效标准（δ）等效标准（δ） 等效标准（δ） 1）该公式源于郑青山教授发表的文献。 2）N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数；
流行病学在临床学中的运用 研究流行病学在临床上的应用，首先要对流行病学有着深刻的了解。 那么什么是流行病学呢？流行病学就是研究疾病分布规律及影响因素,借以探讨病因,阐明流行规律,制订预防、控制和消灭疾病的对策和措施的科学。它是预防医学的一个重要学科。 随着流行病学研究方法的不断发展和完善，流行病学日益应用到基础医学、临床医学、预防医学甚至医学意外的社会学、心理学、卫生管理等各个学科，从上述流行病学的研究内容和范围可以看出，流行病学必须于医学个学科、非医学学科相互渗透，，互相借鉴，才能解决群体医学中的实际问题，这也是科学发展的必然现象。 而作为中西医临床学，不仅要对传统中医学理论熟知，更要加强对西方现代医学新成就、新技术的学习，注重实践能力和创新精神的培养，顺应中医药进入世界医疗主流体系的趋势，培养适应社会需要和医药卫生事业发展需要的优秀人才。 所以流行病学在中西医临床学上就有着很大的作用。 所谓疾病（或健康状态）的分布是指它在不同时间、不同地区及人群（年龄、性别、种族、职业等）中的发生率、现患率或死亡率等。这些分布经常并非千篇一律、平均分布的。这些分布特点应该用数量正确地把它表示出在地区、时间、人群的分布上。 在不同的时间、地区、人群发生某种疾病或数量有不同，提示发病因素的分布的不同。我国进行了1973-1975年全国恶性肿瘤死亡的大规模调查，自始至终有流行病学专家参加，所以在较短时间内获得全国资料。全国进行的大规模的调查，如精神病、神经病、心血管疾病、糖尿病、眼科疾病、老年病、计划生育等等，都需要应用流行病学方法才易顺利完成。 临床是最能第一时间面对病患，解决问题的，对于突发情况的应对和辨别显得尤为的重要。流行病学在研究疾病的流行规律时，首先要对病人做出正确的诊断，这就需要流行病学工作者具备坚实的临床医学基础。不管何种诊断，都需要使用各种临床诊断的技术和技能，如体格检查、实验室检查、X线、心电图以及CT、核磁共振等先进的临床诊断手段。临床各科的医生在解决病人的早期诊断、评价治疗效果、发现新的疗法和药物、改进治疗手段、探讨病因、合理使用医学信息中都需要具备流行病学的知识，临床医学于流行病学相互渗透，形成新的学科——临床流行病学。从事个体医学的临床工作这，如能合理运用群体医学的知识和技能，不但能够克服“只见树木不见森林”的弊端，还可以增加重大发现的机会，历史上许多重大的医学发现，都是由于临床医生运用了流行病学的知识和技能的结果。
【科研】如何确定临床实验设计中的样本量？ 在临床实验研究中，无论是实验组还是对照组都需要有一定数量的受试对象。这是因为同一种实验处理在不同的受试对象身上表现出的实验效应是存在着变异的。仅凭一次实验观测结果或单个受试者所表现出来的实验效应说明 不了什么问题。必须通过一定数量的重复观测才能把研究总体真实的客观规律性显示出来，并且可以对抽样误差做出客观地估计。但重复观测次数越多(即样本含量越大)试验所要消耗的人力、物力、财力和时间越多，可能会使试验研究成为不可能。而且，样本含量过大还会增加控制试验观测条件的难度，有可能引入非随机误差，给观测结果带来偏性(bias)。所以在实验设计中落实重复原则的一个重要问题就是如何 科学合理确定样本量。由于在各对比组例数相等时进行统计推断效能最高，因此多数情况下都是按各组样本含量相等来估计。但在个别情况下，也可能要求各组样本含量按一定比例来估计。 1 与样本含量估计有关的几个统计学参数 在估计样本含量之前，首先要对以下几个统计学参数加以确定或作出估计。 1.1 规定有专业意义的差值δ，即所比较的两总体参数值相差多大以上才有专业意义。δ是根据实验目的人为规定的，
但必须有一定专业依据。习惯上把δ称为分辨力或区分度。δ值越小表示对二个总体参数差别的区分度越强，因而所需样本含量也越大。 1.2 确定作统计推断时允许犯Ⅰ类错误(“弃真”的错误)的概 率α，即当对比的双方总体参数值没有差到δ。但根据抽样观测结果错误地得出二者有差别的推断结论的可能性，α确定的越小，所需样本含量越大。在确定α时还要注意明确是单侧检验的α，还是双侧检验的α。在同样大小的α条件下；双侧检验要比单侧检验需要更大的样本含量。 1.3 提出所期望的检验效能power，用1-β表示。β为允许犯Ⅱ类错误(“取伪”的错误)的概率。检验效能就是推断结论不犯Ⅱ类错误的概率1-β称把握度。即当对比双方总体参数值间差值确实达到δ以上时，根据抽样观测结果在规定的α水准上能正确地作出有差别的推断结论的可能性。在科研设计中常把1-β定为0.90或0.80。一般来说1-β不宜低于0.75，否则可能出现非真实的阴性推断结论。 1.4 给出总体标准差σ或总体率π的估计值。它们分别反映计量数据和计数数据的变异程度。一般是根据前人经验或文献报道作出估计。如果没有前人经验或文献报道作为依据，可通过预实验取得样本的标准差s或样本率P分别作为σ和π的估计值。σ的估计值越大，π的估计值越接近0.5，所需样本含量越大。
公卫执业医师《医学统计学》辅导：样本含量的估计 一、估计样本含量的意义及条件 我们在第一节里曾提到重复的原则。所谓重复，是指各处理组（对照在实验研究中也被看作是一种处理，而且是必不可少的）的受试对象都应有一定的数 量，例数不能太少，所以在抽样调查、临床观察或实验研究中，首先总要考虑样本含量（或叫样本大小）问题。样本太小，使应有的差别不能显示出来，难以获得正 确的研究结果，结论也缺乏充分的依据；但样本太大，会增加实际工作中的困难，对实验条件的严格控制也不易做到，并且造成不必要的浪费。所以这里所说的样本 含量估计，系指在保证研究结论具有一定可靠性的条件下，确定最少的观察或实验例数。 但是，样本含量又是个比较复杂的问题。要讲清在各种情况下估计样本含量的方法和原理，那是很繁杂的。而且，不同的参考书上介绍的计算公式和工具表往往不一样，以致同一问题所得的结果也可能有出入。所以，不论按哪种公式或工具表求得的结果，也只能是个近似的估计数。 估计样本含量，必须事先明确一些条件与要求： （一）根据研究目的与资料性质，要先知道一些数据。例如要比较几组计数资料，先要知道百分数或率；要比较几组计量资料，先要知道平均数及标准差。这些数据可从以往的实践，预备试验的结果、兄弟单位的经验或文献资料里得来。 （二）确定容许误差。由于抽样误差的影响，用样本指标估计总体指标常有一定的误差，因而要确定一个样本指标与总体指标相差所容许的限度。此值要求越小，所需例数就越多。 （三）确定把握度（1—β）。β是第二型错误的概率；而1—β的意思是：如果两组确有差别，则在每100次实验中平均能发现出差别来的概率。把握度可用小数（或百分数）表示，一般取0.99、0.95、0.90、0.80、0.50.要求把握度越高，则所需例数直多。 （四）确定显著性水平，即第一型错误的概率（α）。这就是希望在α=0.05的水准上发现差别，还是希望在α=0.01的水准上发现差别。α越少，所需例数越多。 此外，估计样本含量时还应当根据专业知识确定用单侧检验或双侧检验。同一实验，若既可用单侧检验又可用双侧检验，则前者所需例数要少些。 二、用计算法估计样本含量
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显著来。 但是中国的国情？有多少厂家愿意多做？ 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA XX规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为65.0%和42.9%，贝S每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显著性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。 非劣性试验（a =0.05, （3 =0.2）时：
计数资料： 平均有效率（P）等效标准（S） N= 公式：N=12.365X P（1-P）/ 52 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（5） N= 公式：N=12.365X （S/ 5 ）2 等效性试验（a =0.05, （3 =0.2）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（5） N= 公式：N=17.127X P（1-P）/ 5 2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（5） N= 公式：N=17.127X （S/ 5 ）2 上述公式的说明： 1）该公式源于郑青山教授发表的文献。 2）N是每组的估算例数N仁N2 , N1和N2分别为试验药和参比药
流行病学知识点总结 一．三大研究的特点 （一）描述性研究 1.以观察为主要手段，不对研究对象采取任何的干预措施，仅通过观察，收集和分析相关数据，分析和总结研究对象的特点。 2.描述性研究中，开始时不设立对照组，暴露与结局的时序关系难以确定等原因，因果推断有局限性，但可作一些初步的比较性分析，为后续研究提供线索。 （二）分析性研究 1队列研究： （1）属于观察法：暴露不是人为给予的，不是随机分配的，而是研究之前客观存在的。（2）设立了对照组 （3）由因及果：一开始就确定了研究对象的暴露情况，在纵向前瞻观察其果。 （4）能确证暴露于结局的因果关系：先因后果且能计算结局的发生率，估计暴露人群发生某结局的危险程度，因而能判定因果关系。 2.病例对照研究： ①属于观察法； ②设立对照组； ③观察方向由果及因； ④不能确实证明暴露和疾病的因果关系。 （三）实验性研究（前瞻、干预、随机、） 1.属于前瞻性研究，干预在前，效应在后。 2.随机分组，采用随机分组的方法把研究对象分配到实验组或对照组，以控制研究中的混杂和偏倚。 3.具有均衡可比的对照组，实验流行病学研究对象均来自同一样本人群，其基本特征，自然暴露因素和预后因素应相似，这点与观察性研究不同。 类实验（quasi-experiment)在一些研究中，因为受实际条件限制不能随机分组或不能设立平行的对照组，这种研究称为类实验。 4.有人为施加的干预措施，这是与观察性研究的根本不同点。 二．优点与局限性 （一）病例对照研究 优点 1.特别适合于罕见病的研究，有时往往是唯一选择，因为病例对照研究不需要太多的研究对象。 2.省钱，省力，省时间，易于组织实施。 3.广泛探索病因的同时，还可应用与其他方面如疫苗免疫学效果的考核。 4.同时研究多种因素与某种疾病的联系，广泛探索病因。 5.对研究对象多无损害 局限性 1.不适合于人群中人群中暴露比例很低的因素，因为需要很大的样本量 2.选择研究对象时，难以避免选择偏倚。 3.获取既往信息时，难以避免回忆偏倚。 4.信息的真实性难以保证，暴露与疾病的先后顺序难以判断，因而论证因果关系的能力没有队列研究强。
流行病学与统计 医学统计学：根据统计学的原理和方法，研究医学数据收集、表达和分析的一门应用各学科。 医学统计的主要内容： 研究对象：医学数据统计设计：调查设计和实验设计统计描述：率、均数 统计推断：对统计指标的差别和关联性进行分析和推断 医学统计资料的类型 统计工作的基本步骤包括： 1.研究设计 2.收集资料：来源：经常性资料【医疗卫生工作记录（病历、医学检查记录、出生死亡报表等）健康检查记录】；一时性资料【专题调查或实验研究】。要求：完整、正确和及时；足够数量；代表性和可比性 3.整理资料：原始数据的检查与核对：常规检查；取值范围检错；逻辑检错数据的分组设计和归纳汇总。 4.分析资料：统计描述；统计推断（区间估计、假设检验） 统计工作的基本步骤包括： A．实验和调查 B．统计设计 C．收集资料 D．整理资料 E．分析资料 统计工作中，分析资料指的是： A．统计设计 B．收集资料 C．整理资料 D．统计描述 E．统计推断 总体：根据研究目的而确定的同质观察单位的全体。有限总体和无限总体。 样本：是从总体中随机抽取有代表性的部分观察单位变量值的集合。 参数：指总体指标。如总体均数μ，总体标准差σ，总体率π。 统计量：指样本指标。如样本均数，样本标准差S，样本率p。 误差：指实际值与真实值之差。分为随机误差（随机测量误差和抽样误差）、非随机误差（主要是系统误差） 概率是对总体而言。是某随机事件发生的可能性大小的数值，常用符号P表示。取值范围0~1。 在统计学中，误差的种类有 A．标准误差 B．计算误差C．系统误差√D．随机测量误差√E．抽样误差√
统计学上的误差主要有 A.系统误差 B.标准误差 C.随机测量误差 D.抽样误差 E.计算错误误差 算术均数： 简称均数，用于描述对称分布或近似正态分布的资料。 描述正态分布资料集中趋势的指标是 A.百分位数 B.中位数 C.算术均数 D.几何均数 描述正态分布资料集中趋势的指标是 A.中位数 B.几何均数 C.算术平均数 D.标准差 有9名健康成人的空腹胆固醇测定值（mmol/L ）为5.61，3.96，3.67，4.99，4.24，5.06，5.20，4.79， 5.93。求算术均数。 有7份血清的抗体效价分别为1:2, 1:4, 1:8, 1:16, 1:32, 1:64, 1:128，求平均抗体效价。 血清抗体平均效价为1:16 注意：变量值中不能有0；不能同时出现负数和正数；若全为负数，计算时先 把符号去掉计算 中位数(median, M)：可用于任何分布的计量资料 有7名正常人的血压（舒张压）测定值（mmHg ）为：72，75，76，77，81，82，86，87求中位数。 M ＝(77＋81)/2=79 一组从小到大排列的定量变量，位次居中的指标是 A ．算术均数 B.几何均数 C ．中位数 D.百分位数 描述离散趋势的指标是 A.标准差 B.中位数 C.几何均数 D.算术均数 )/(83.4945.43993.579.420.506.524.499.467.396.361.5L mmol n X X ＝＝＝++++++++=∑16 ) 204.1(lg )7128lg 64lg 32lg 16lg 8lg 4lg 2lg (lg )lg (lg 111＝＝＝＝---++++++∑n X G
样本量计算 Last revision date: 13 December 2020.
1.估计样本量的决定因素 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。 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。 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着性，反之就要越大。 显着性水平 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取或。 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，或。即1－β=，或，也就是说把握度为80%，90%或95%。 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。 总体标准差(s) 一般因未知而用样本标准差s代替。 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。
无论是调查研究还是实验性研究，医学研究大都是抽样研究，最终目的在于利用实际观测得到的样本信息推断未知的总体特征，即统计推断。抽样研究设计时需要回答一个非常关键的问题：样本中包含多少个研究对象(人、动物、生物 学材料等)才能既满足统计学要求，完成有效的统计推断，又照顾研究的可行性、伦理学等实际问题，从而最大限度控制研究成本和研究风险，提高研究效率。这就是样本含量估计(estimation of sample size)。本章将从统计推断的目的出发，介绍样本含量估计意义及常用的计算公式，并在此基础上介绍检验效能的估计(power analysis)。 第一节样本含量估计的意义及方法一、样本含量估计的意义由于抽样研究中抽样误差不可避免，样本统计量与其所对应的总体参数间总是存在一定差异。因此，尽量减小抽样误差是提高统计推断精度的必然要求。在总体变异性确定的条件下，样本中所含的研究对象数越多，抽样误差必然越小，样本统计量的稳定性肯定越高，总体参数的估计精度越好，假设检验中的检验效能(power=1- )亦会越高，从而避免出现假阴性的结论。同时在实验性研究中，只有在研究对象数量足够大时才能使随机分组更加有效，从而保证组间均衡性。 但在实际研究中，除了要考虑抽样误差外，还需考虑研究的可行性、结论的时效性、医学伦理以及非随机误差的影响等实际问题，并非研究对象数越多越好。比如在改良肩周炎贴膏临床试验中，如果片面地追求大样本，研究中所需的人力、物力、财力等物质支持必然增大，研究的可行性下降。由于需纳入更多病例，可能会延长产品研发周期，影响新药投产上市；若增加医院或临床实验中心参与该研究，又增加了组织协调的工作量和工作难度。同时增加各种混杂、偏倚发生的机会，比如由于肩周炎发病、预后与季节、气候密切相关，临床病例接收时间太长，组内病例同质性差；测量仪器增多导致测量误差增大，观察疗效的医院、医生增多，研究结果的一致性降低等现实问题，使得试验结果难于分析或者难以合理解释，影响研究结论的科学性。另外，由于所施加干预措施可能存在的不良事件反应尚属未知，让过多的临床病例面临风险，亦有悖医学伦理原则。 因此，恰当的样本含量应该是满足医学科研统计学要求，保证一定推断精度 和检验效能的前提下的最少研究对象数。
临床试验样本量的估算 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显着来。 但是中国的国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为%和%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显着性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。 假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。 非劣性试验（α=，β=）时：
计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 等效性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P）等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S）等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 上述公式的说明： 1) 该公式源于郑青山教授发表的文献。 2) N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数； 3) P 是平均有效率，
第十八章样本含量估计 无论是调查研究还是实验性研究，医学研究大都是抽样研究，最终目的在于利用实际观测得到的样本信息推断未知的总体特征，即统计推断。抽样研究设计时需要回答一个非常关键的问题：样本中包含多少个研究对象(人、动物、生物学材料等)才能既满足统计学要求，完成有效的统计推断，又照顾研究的可行性、伦理学等实际问题，从而最大限度控制研究成本和研究风险，提高研究效率。这就是样本含量估计(estimation of sample size)。本章将从统计推断的目的出发，介绍样本含量估计意义及常用的计算公式，并在此基础上介绍检验效能的估计(power analysis)。 第一节样本含量估计的意义及方法 一、样本含量估计的意义 由于抽样研究中抽样误差不可避免，样本统计量与其所对应的总体参数间总是存在一定差异。因此，尽量减小抽样误差是提高统计推断精度的必然要求。在总体变异性确定的条件下，样本中所含的研究对象数越多，抽样误差必然越小，样本统计量的稳定性肯定越高，总体参数的估计精度越好，假设检验中的检验效能(power=1- )亦会越高，从而避免出现假阴性的结论。同时在实验性研究中，只有在研究对象数量足够大时才能使随机分组更加有效，从而保证组间均衡性。 但在实际研究中，除了要考虑抽样误差外，还需考虑研究的可行性、结论的时效性、医学伦理以及非随机误差的影响等实际问题，并非研究对象数越多越好。比如在改良肩周炎贴膏临床试验中，如果片面地追求大样本，研究中所需的人力、物力、财力等物质支持必然增大，研究的可行性下降。由于需纳入更多病例，可能会延长产品研发周期，影响新药投产上市；若增加医院或临床实验中心参与该研究，又增加了组织协调的工作量和工作难度。同时增加各种混杂、偏倚发生的机会，比如由于肩周炎发病、预后与季节、气候密切相关，临床病例接收时间太长，组内病例同质性差；测量仪器增多导致测量误差增大，观察疗效的医院、医生增多，研究结果的一致性降低等现实问题，使得试验结果难于分析或者难以合理解释，影响研究结论的科学性。另外，由于所施加干预措施可能存在的不良事件反应尚属未知，让过多的临床病例面临风险，亦有悖医学伦理原则。 因此，恰当的样本含量应该是满足医学科研统计学要求，保证一定推断精度
临床试验样本量的估算 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT-
临床试验样本量的估算 样本量的估计涉及诸多参数的确定，最难得到的就是预期的或者已知的效应大小（计数资料的率差、计量资料的均数差值），方差（计量资料）或合并的率（计数资料各组的合并率），一般需通过预试验或者查阅历史资料和文献获得，不过很多时候很难得到或者可靠性较差。因此样本量估计有些时候不是想做就能做的。SFDA的规定主要是从安全性的角度出发，保证能发现多少的不良反应率；统计的计算主要是从power出发，保证有多少把握能做出显着来。 但是中国的国情有多少厂家愿意多做 建议方案里这么写： 从安全性角度出发，按照SFDA××规定，完成100对有效病例，再考虑到脱落原因，再扩大20%，即120对，240例。 或者：本研究为随机双盲、安慰剂平行对照试验，只有显示试验药优于安慰剂时才可认为试验药有效，根据预试验结果，试验组和对照组的有效率分别为%和%，则每个治疗组中能接受评价的病人样本数必须达到114例（总共228例），这样才能在单侧显着性水平为5%、检验功效为90%的情况下证明试验组疗效优于对照组。假设因调整意向性治疗人群而丢失病例达10%，则需要纳入病人的总样本例数为250例。 非劣性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P） ? ? ? 等效标准（δ） N=
公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S） ? ? ? ? ? 等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 等效性试验（α=，β=）时： 计数资料： 平均有效率（P） ? ? ? ? 等效标准（δ） N= 公式：N=×P(1-P)/δ2 计量资料： 共同标准差（S） ? ? ? ? 等效标准（δ） N= 公式：N=× (S/δ)2 上述公式的说明： 1) ? ? 该公式源于郑青山教授发表的文献。 2) ? ? N 是每组的估算例数N1=N2，N1 和N2 分别为试验药和参比药的例数； 3) ? ? P 是平均有效率， 4) ? ? S 是估计的共同标准差， 5) ? ? δ 是等效标准。 6) ? ? 通常都规定α=，β=（把握度80％）