序贯法样本量计算

序贯多分配随机试验设计样本量估算方法及应用目录一、内容概要 (2)二、序贯多分配随机试验设计概述 (2)1. 定义与特点 (3)2. 试验设计的重要性 (5)三、样本量估算方法 (5)1. 基本原理 (6)2. 估算步骤 (7)3. 影响因素分析 (8)四、序贯多分配随机试验设计样本量估算方法 (10)1. 单阶段序贯分配法 (11)2. 多阶段序贯分配法 (12)3. 不同分配策略的样本量估算方法比较 (13)五、应用实例分析 (15)1. 实例背景介绍 (16)2. 样本量估算过程展示 (17)3. 应用效果评价与优化建议 (18)六、样本量估算方法在序贯多分配随机试验设计中的应用价值及前景展望191. 应用价值分析 (21)2. 实践应用中的挑战与机遇 (22)3. 未来发展趋势预测与建议 (23)七、结论与建议总结要点，提出建议或展望 (24)一、内容概要本篇论文深入探讨了序贯多分配随机试验设计的样本量估算方法，并详细分析了其在实际应用中的可行性。

序贯试验设计作为一种先进的统计试验设计方法，能够在试验过程中灵活调整样本量，以适应不断变化的试验条件和需求。

论文首先介绍了序贯多分配随机试验设计的概念和特点，然后系统阐述了样本量估算的基本原理和方法。

在此基础上，结合具体实例，详细说明了如何利用现有统计软件进行序贯多分配随机试验设计的样本量估算。

对序贯多分配随机试验设计样本量估算方法的应用前景进行了展望，指出了该方法在提高试验效率、节约试验资源等方面的重要价值。

通过本篇论文的研究，读者可以更好地理解和掌握序贯多分配随机试验设计的样本量估算方法，并将其应用于实际试验中，为科学研究和产品开发提供有力支持。

二、序贯多分配随机试验设计概述序贯多分配随机试验(Sequentially Allocated Randomized Trial, SAR)是一种特殊的随机试验设计方法，它将试验过程划分为多个阶段，每个阶段包含若干个独立的随机分配实验。

发生率较高，说明其多虚多瘀的病机特点。

在中医诊法中，舌诊相对直观，对分析艾滋病的中医病机特点，无疑是重要途径。

艾滋病疮疡组中舌质红占41.0%，说明感受热邪较多，但舌质暗，有瘀斑者少见，这与王氏［2］的观察有较大差别，可能与患者种族、年龄及样本量差别有关。

苔厚腻占92.2%，这说明其具有湿遏热伏的病机特点；非艾滋病疮疡组中舌质红占46.1%，苔厚腻占35.8%，这说明非艾滋病疮疡组患者热邪较重，脾胃湿热较甚。

在本次调查中，脉象多为复合脉，将复合脉分解并进行统计，结果表明，虚脉（沉脉、细脉）出现率之和为87.2%，实脉（数脉、浮脉、弦脉、滑脉）出现率之和为76.7%，这与方氏［3］等统计结果有一定差异，可能与发病阶段及样本量有关，但艾滋病疮疡组中脉象发生率中细脉是51.3%、弦脉是46.1%，说明艾滋病疮疡多虚多瘀的病机特点；弦脉多见可能与本病多兼痰湿有关，出现弦细表明患者气血虚弱，出现弦滑说明本病与痰湿实热有关。

非艾滋病疮疡组中脉象发生率大于10%是弦脉43.6%、数脉35.9%、细脉17.9%、浮脉10%；弦数脉多见，与皮肤病肝气郁结、肝经湿热内蕴、气血郁滞有关。

艾滋病疮疡的病机复杂，本次调查中未统计的病因、症状、情志等都可能与发病有关，有待于进一步完善。

4结论艾滋病疮疡组中舌质红、苔厚腻所占比例较高，说明艾滋病疮疡患者中湿热为患者较多，说明其湿遏热伏；脉象中细脉、弦脉发生率较高，说明其多虚多瘀。

参考文献［1］卢斯汉，胡荣欣．178例艾滋病皮肤表现的临床分析［J ］．岭南皮肤性病科杂志，2007，14：76－78．［2］王健．191例HIV 感染者舌质瘀象的临床观察［J ］．中医杂志，1994，35（3）：5－7．［3］方路，王莉，段呈玉，等．云南省180例HIV /AIDS 的中医症状及症候的初步分析［J ］．云南中医中药杂志，2006，27（3）：38－39．*广州中医药大学第二临床医学院珠海医院（519000）＊＊澳门君康中西医疗中心，澳门渡船街何光来巷4号2011年12月13日收稿王立恒教授序贯法分期治病理论探讨李普升*谭梅*吴小秋*导师：王立恒王冰＊＊黄健华＊＊关键词：中医；治病方法；学术探讨中图分类号：R259.8文献标识码：B 文章编号：1006－0979（2012）03－0054－02所谓序贯法是一种简便、快速、粗略测定半数有效量的方法。

样本量计算方法在进行各种研究和调查时，样本量的计算是一个至关重要的环节。

合适的样本量能够确保研究结果的准确性和可靠性，同时也能避免资源的浪费。

那么，如何计算样本量呢？这可不是一件简单的事情，需要综合考虑多个因素。

首先，我们来了解一下为什么样本量如此重要。

想象一下，如果我们要了解一个城市居民对某种新政策的看法，如果只随机调查了几个人，那么得出的结论很可能是不准确的，因为这几个人的观点可能不能代表整个城市居民的普遍看法。

但如果调查的人数过多，又会花费过多的时间、精力和资金。

所以，找到一个恰到好处的样本量非常关键。

样本量的计算方法有很多种，常见的有基于均值的计算方法、基于比例的计算方法以及基于方差的计算方法等。

基于均值的样本量计算通常用于我们想要估计某个总体的均值时。

比如说，我们想知道某个地区居民的平均收入水平。

这时候，需要考虑总体的标准差、期望的误差范围以及置信水平。

总体标准差反映了数据的离散程度。

如果总体的差异很大，那么为了得到准确的估计，就需要更大的样本量。

期望的误差范围就是我们能够接受的估计值与真实值之间的偏差。

比如说，我们希望估计的平均收入与真实平均收入的误差不超过 500 元，这个500 元就是误差范围。

误差范围越小，所需的样本量就越大。

置信水平则表示我们对估计结果的信心程度。

常见的置信水平有90%、95%和 99%。

置信水平越高，所需的样本量也就越大。

基于比例的样本量计算常用于估计总体中具有某种特征的比例。

比如，我们想知道某个城市中喜欢某种运动的人口比例。

这时候，需要考虑预期的比例、可接受的误差范围和置信水平。

如果预期的比例接近 0 或 1，那么需要的样本量相对较大。

因为在这种情况下，估计的不确定性较大。

同样，可接受的误差范围越小，置信水平越高，所需的样本量就越大。

基于方差的样本量计算则适用于比较不同组之间的差异。

比如，我们想比较两种药物的疗效，就需要考虑两组数据的方差、期望的检测效力以及显著性水平。

生存资料的成组序贯试验样本量估计及其PASS软件实现
生存资料的成组序贯试验样本量估计及其PASS软件实现*赵佳1，2蒋志伟1王陵1李婵娟1△夏结来1△
【期刊名称】中国卫生统计
【年(卷),期】2015(032)001
【总页数】3
以生存数据作为主要疗效终点的肿瘤等临床随访研究日益广泛，生存资料的临床试验也越来越多。

与传统试验设计方法相比，成组序贯设计可以在试验进行过程中进行多次期中分析以提前得出结论结束试验，具有更强的灵活性。

生存资料的成组序贯试验不仅可以节省时间和资源，加快有效药物的试验进程，还可以减少受试对象暴露于较差的治疗，更加符合伦理学要求，而如何进行成组序贯设计生存资料样本量估计是试验设计过程中需要解决的关键问题。

生存资料的成组序贯试验样本量估计方法有Reboussin［1］、Kim＆Tsiatis［2］和Lakatos［3］等提出的方法以及模拟方法等。

在PASS11.0软件中主要有Logrank Tests和Simulation模块。

本文主要描述一般条件下适用于指数模型及比例风险模型的Reboussin方法和蒙特卡罗模拟方法以及相应的PASS软件实现。

方法与实例
1.公式计算法
生存分析关注的是事件数及事件发生所经历的时间。

不同于计量资料和计数资料的样本量估计，生存资料样本量估计需分两步进行，首先估计事件数，然后通过事件数计算所需的样本量。

（1）估计事件数。

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 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著性，反之就要越大.1.4 显著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0.05或0。

01。

1.5 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0.2，0。

1或0.05。

即1－β=0。

8，0。

1或0。

95,也就是说把握度为80%,90%或95%。

1.6 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。

1.7 总体标准差（s）一般因未知而用样本标准差s代替。

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。

样本量计算方法在进行各种研究和调查时，样本量的计算是一个至关重要的环节。

合适的样本量能够确保研究结果的准确性和可靠性，同时也能在资源利用和研究效率之间达到良好的平衡。

那么，如何来计算样本量呢？首先，我们需要明确样本量计算的目的。

简单来说，就是要在一定的精度要求下，通过抽取一部分样本，来推断总体的特征。

如果样本量过小，可能会导致结果的偏差较大，无法准确反映总体的情况；而样本量过大，则会造成资源的浪费，增加研究的成本和难度。

常见的样本量计算方法主要基于以下几个因素：一是总体的规模。

如果总体规模很大，那么相对来说，样本量可以适当小一些；反之，如果总体规模较小，样本量则需要相对较大，以保证足够的代表性。

二是研究的精度要求。

精度要求越高，需要的样本量就越大。

例如，如果我们想要非常精确地估计总体均值，那么就需要更多的样本。

三是总体的变异程度。

总体变异程度越大，为了能够准确反映总体特征，所需的样本量也就越大。

四是置信水平。

通常我们会选择一个较高的置信水平，比如 95%或99%。

置信水平越高，意味着我们对结果的可靠性要求越高，所需的样本量也就越大。

在实际计算样本量时，有一些常见的公式和方法。

对于均值估计的样本量计算，常用的公式是：＼n ＝＼frac{Z^2 ＼times ＼sigma^2}｛E^2}＼其中，＼（n\）是样本量，＼（Z\）是与置信水平对应的标准正态分布的分位数（例如，对于 95%的置信水平，＼（Z ＼approx 196\）），＼（＼sigma\）是总体标准差（如果未知，可以用样本标准差来估计），＼（E\）是允许的误差。

假设我们想要估计某地区居民的平均收入，已知以往类似地区居民收入的标准差约为 5000 元，我们希望估计值的误差不超过 500 元，置信水平为 95%。

那么，首先确定＼（Z ＝ 196\），＼（＼sigma ＝5000\），＼（E ＝ 500\），代入公式计算：＼n ＝＼frac{196^2 ＼times 5000^2}｛500^2} ＼approx 384＼所以，大约需要抽取 384 个样本才能满足要求。

临床试验常用样本量的计算方法
临床试验的样本量计算主要涉及到以下几个方法：
1. 根据研究目标和假设：根据试验的目标、研究假设、预计的效应大小和统计显著水平，使用统计方法计算所需的样本量。

常用的统计方法有t检验、卡方检验、方差分析等。

2. 根据统计效应和统计效力：根据已有的研究结果或假设，估计所需的统计效应大小和统计效力（通常选择80%或90%），然后使用相应的统计方法计算样本量。

3. 根据追踪率或失访率：考虑随访率和失访率对样本量的影响。

通常会根据研究经验或类似研究的结果，估计追踪率和失访率，并据此调整样本量。

4. 根据样本量估计的误差：根据研究目标和统计学原理，估计所能接受的误差范围，然后使用统计方法计算所需的样本量。

需要注意的是，样本量计算是一项复杂的工作，需要考虑多个因素，并可能涉及到统计学知识和软件工具的应用。

在实际应用中，可能还需要考虑研究可行性、资源限制和伦理要求等因素。

因此，建议在进行样本量计算时寻求专业统计学家或研究方法学专家的帮助。

样本量计算方法
样本量计算是研究设计中非常重要的一部分，它的目的是确定需要多少个参与者才能得到可靠的结果。

样本量的大小直接影响到研究的可靠性和有效性，因此必须进行合理的样本量计算。

样本量计算的方法有多种，下面列举其中的几种：
1. 基于效应大小的样本量计算方法
这种方法是根据研究中所关注的效应大小来计算样本量的。

在进行样本量计算之前，需要先确定所关注的效应大小，然后根据所选的统计方法和显著性水平，计算出需要的样本量。

2. 基于置信区间的样本量计算方法
这种方法是根据所需要的置信区间来计算样本量的。

在进行样本量计算之前，需要先确定所需要的置信区间，然后根据所选的统计方法和显著性水平，计算出需要的样本量。

3. 基于统计功效的样本量计算方法
这种方法是根据所需的统计功效来计算样本量的。

在进行样本量计算之前，需要先确定所需的统计功效，然后根据所选的统计方法和显著性水平，计算出需要的样本量。

4. 基于样本量的估计方法
这种方法是根据已有的数据来估计所需的样本量。

在进行样本量计算之前，需要先收集一部分数据，然后根据所选的统计方法和显著性水平，计算出所需的样本量。

无论使用哪种方法进行样本量计算，都需要考虑到实际情况和研究目的，以确保得到可靠的结果。

【合集】7种类型的样本量计算方法，值得收藏！
医咖会既往推送过多篇关于样本量计算的文章，除了大量手把手的操作教程，我们还通过实例告诉大家：“为什么要估算样本量？”以及“足够样本量对临床试验的重要性”。

今天，我们就对各种类型的样本量计算方法做一个合集，方便小伙伴们查找。

下面每一个标题都有文章链接，可以直接点击哦。

1. RCT+分类变量
适用于：平行设计的随机对照试验，结局指标是二分类变量。

2. RCT+连续变量
适用于：平行设计的随机对照试验，结局指标是连续变量。

小彩蛋：5张动图告诉你样本量是咋变化的
3. 横断面调查+分类变量
适用于：结局指标是分类变量的横断面调查。

4. 横断面调查+连续变量
适用于：结局指标是连续变量的横断面调查。

5. 成组设计的病例对照研究
适用于：研究设计为病例对照研究，并且病例组和对照组各为一
组，即设计类型为成组设计的病例对照研究。

6. 匹配设计的病例对照研究
适用于：研究设计为病例对照研究，假设病例组和对照组按照年龄1:1匹配，即设计类型为匹配设计的病例对照研究。

7. 估计灵敏度和特异度的诊断试验
适用于：研究设计为单个诊断试验，研究目的为估计某个诊断的灵敏度和特异度。

1.1 序贯抽样序贯抽样检验(Sequential sampling inspection)是多次抽样的进一步发展,最早是由美国A.Wald 于二次大战时期为适应贵重军品抽样检验的需要提出的,序贯抽样检验不实现规定抽样次数,每次从批中只抽取一个单位产品,检验后按某一确定规则做出接受或不接受该批产品或需继续抽检的判定.所谓序贯抽样，是指依次抽取样本，每抽取一次，进行一次误差计算，直至达到所需要的精度。

根据逐个抽样单位调查累积的信息，在抽样过程中当机确定样本容量。

1.1.1 简易序贯抽样关于简易序贯抽样，是通过种群密度简易估计模型将密度阈值（0m ）转化为频率阈值（t p ）后，根据下面的模型制成序贯分析图、表来完成的。

拒绝限：n p p n t np N t t t n )1(-+='α 接收限：n p p n t np N t t t n )1(--="α其中："'n n N N ，分别为n 个样本单元中有虫样本单元数的上、下界限；n 为抽取的样本单元数；t p 为用有虫株率表示的防治指标。

简易序贯抽样的最大抽样数（m ax n ）可按下式确定：[]22max )1(D p p t n t t -=α，其中D 为t p 的允许相对误差。

Steel 和Torrie (1960) 提出的序贯抽样决策模型t P P t α=±P 为q 个样本单元中有虫株率的上、下界限。

其简易之处即在于只检查序贯抽取的子样中是否有虫即可，故较一般的序贯抽样方法更为省时、省力。

简易序贯抽样亦须注意其n N n -之间并非线性关系。

序贯抽样法的基本步骤：(1) 确定作为“推断”所依据的两个标准，P 0与P 1，分别代表不符控制要求(必须治虫)及符合控制要求(不必打药)的两个界限。

(2) 确定“推断”的可靠程度的两个概率标准α与β，α表示总体百分数P ＜P 0而误以为P ＜P 1的风险，β表示总体P ＞P 1而误以为P ＜P 0的风险。

医学统计学序贯法
序贯法是一种简便、快速、粗略测定半数有效量的方法。

从若干个具有不同均值的正态分布中，挑选出其均值最大者。

序贯法治疗
集中临床各种有效的治疗方法，根据病人的具体情况设计综合的治疗方案，有效地避免了单科治疗局限性。

序贯法治疗顺序
第一，经肝胆外科专家确认肿瘤在技术上是否可以一期切除；第二，术前利用DSA血管造影技术精确了解肝癌有无侵犯血管、有无形成癌栓、肝内有无微小转移病灶等，第三，根据病人情况，采取手术切除；或超选择性肝动脉栓塞化疗、二期手术切除；或超选择肝动脉栓塞化疗加局部消融；或区域性生物治疗加局部消融等治疗；第四，术后根据情况采用区域性灌注化疗或生物治疗，或影像引导局部消融等措施，辅以中医中药、免疫治疗等方法防治复发。

成组序贯实验原理group sequential test-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容如下：成组序贯实验是一种重要的临床试验设计方法，旨在提高临床试验效率和减少试验风险。

传统的临床试验通常是一次性地进行，无法及时根据中间结果进行调整。

然而，成组序贯实验通过在试验过程中多次进行中间分析，可以在保证试验可靠性的前提下，提前终止试验或选择优胜的治疗方案。

成组序贯实验的基本原理是通过不断积累来自试验治疗组和对照组的数据，根据预定的监测规则进行中间分析，以确定是否已达到预设的效果或是否存在显著差异。

与传统试验相比，成组序贯实验可以根据中间结果进行统计推断，而无须等待试验结束，从而加快了试验过程。

成组序贯实验具有许多优势。

首先，它可以在试验过程中及时掌握到试验治疗方案的效果，这对于优化治疗方案和提高临床效果非常重要。

其次，成组序贯实验可以在中间分析时终止试验，从而减少了试验时间和资源的消耗。

此外，它还可以降低试验过程中的风险，保护受试者的权益。

随着临床研究的不断发展，成组序贯实验的重要性逐渐凸显。

它不仅可以提高试验效率，减少试验成本，还可以为临床决策提供及时可靠的依据。

未来，随着统计学和数据分析方法的进一步改进，成组序贯实验在医学研究中的应用前景将更加广阔。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下信息：文章结构部分旨在介绍整篇文章的组织架构，让读者能够清晰地了解文章的组织框架和各个部分的内容。

本文按照以下结构进行组织和呈现：第一部分为引言部分，主要包括概述、文章结构和目的。

在概述中，将简要介绍成组序贯实验原理及其重要性。

在文章结构部分，将详细列举并描述本文各个章节的内容，以便读者能够有一个清晰的整体概念。

最后，在目的部分，将明确阐述本文的目标和意义，以便读者对文章有一个明确的预期。

第二部分为正文部分，主要包括成组序贯实验的基本原理和其优势两个部分。

在基本原理部分，将详细介绍成组序贯实验的概念、基本原理和实施流程，以及与传统实验设计的区别和联系。

序贯判别法序贯判别法是判别分析中应用的类似序贯抽样的一种方法。

一般判别法要求对每个样品的每个指标都要测量，序贯判别法类似序贯抽样检验，它是采取逐项指标测定，当能作出判断时，其余指标就不需要测量了。

所以序贯判别法可以节省样品的指标，但一般参加构成判别式的样品必须足够多。

基本原理序贯判别法是一种对多母体离散型数据建立序贯判别模型的方法，其基本思想是，对样本数据，应用贝叶斯逆概率公式的方法，把判别一个子样归属于多个母体中的某一母体的文题，归结为计算已知各指标值的条件下各母体的概率分布。

当对各指标值一无所知时，客观上有一组先验概率，可理解为各母体出现的慨率。

而当某几项指标值已知时，先验概率就变成为后验概率。

然而先验与后验是相对的，实际上前k项指标值已知时各母体发生的概率。

又是推算获知第(k+1)项指标时各条件概率的先验概率。

不断地以上一步的后验概率作为下一步的先验概率，就保证了判别的序号进行。

为了选择最有效的后继指标，必须选定一个量来刻画不同母体的可区分性。

对于离散型情形，我们通过给定样本值的条件下各母体间的熵来反映该条件下样本归属的不确定性。

显然这种条件熵越小，肯定样本的归属就越容易。

我们就是从条件墒最小的原则出发来制定序贯判别规则的[2]。

算法步骤(1)利用全部样本从所有候选的指标中选出一个，使得在这个指标的不同取值情形下诸母体间熵的平均值最小；(2)设想观察了该指标之后可能的各种结果。

针对不同结果把原来的“训练样本”分成相应的几部分，随即分别向各部分“学习”。

从其余候选的指标中分别选出后继的最佳指标，使得在其不同取值的情况下诸母体间熵的平均值最小；(3)当诸总体间的熵已经较小或当再增加新的指标不能使熵有较大的减少时，便停止选用后继的指标，判别树的这—枝叉便告结束；(4)对每—树枝分别作(2)和(3)，直到全部树枝达到树梢为止。

最终完成了序贯判别树的建立[2]。

序贯判别法的应用序贯判别法在经济状态识别中的应用应用序贯判别法进行经济状态识别步骤如下：(1)邀请多名经济学家和有实践工作经验的经济工作者，对经济运行中可能出现的状态进行分类，界定其经济特征和数量表现；(2)选择较大数量的样本(如宏观经济指标的月度数据)作为”训练样本”。

样本量计算(总7页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除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。

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。

写在样本量估算之前——计算样本量需要考虑的几个因素首先声明一句：本文是即将出版的《循证医学与临床研究》中一章的草稿（内容作了简化），尚未最终定稿，书也尚未出版，因此，如果有转载，请务必注明作者及出处。

样本量计算可能是很多科研人员和临床大夫最头痛的一件事了，很多人都有同感：为什么每次统计学家都喜欢问我样本量怎么来的？关键是，为什么每次我都不知道怎么回答？当你拿着你的标书准备去答辩，明明能够预见到专家会问你样本量计算，偏偏到时候依然回答不出来。

我想这种情况很多人都不陌生。

所以，本次以及后面几次文章会专门谈一下样本量计算的问题，今天先说一下样本量估算需要考虑的问题。

样本量估算不是凭空而来，虽然有人对此嗤之以鼻，觉得根本没有意义。

但不管如何，有时确实会影响你的文章发表与否，甚至课题申请下来与否，还是需要重视一下的。

而且，样本量计算也不是这么主观无意义的，还是有实际意义的。

如果你做一个研究，可能需要100例才能发现一些真实结果，但是做了90例，恰好没有发现。

多年以后，当你看到别人仅仅因为样本量多得到了阳性结果在新英格兰发表了跟你一样的文章，你会不会后悔当初没有计算样本量呢？很多事情，未雨绸缪总比亡羊补牢的要好。

样本量计算需要考虑什么呢？主要是以下一些因素：一、研究目的研究目的是计算样本量首选需要考虑的问题，你是要做组间比较，还是想分析多个变量间的相关，或是想了解某结果的影响因素是什么。

不同研究目的，样本量计算的思路也不尽相同。

对于独立样本的组间比较，需要根据比较的指标类型考虑不同的参数。

如果要比较的指标是连续资料，需要考虑两组的均值、标准差以及无效假设所设定的两组差值。

如果比较的指标是分类资料，需要考虑两组的率以及无效假设设定的两组率差。

如果比较的是生存资料，那你需要考虑更多的因素，如受试者的招募时间、随访时间、预期中位生存时间等。

对于相关分析，你可能需要知道分析的指标有多少个，其中哪几个是主要分析的指标，哪几个是混杂因素，主要分析指标之间的相关系数是多少。