样本量 最常见的六种样本量估计实例操作

你在写自己的论文，讨论写这个研究的局限性。你会怎么写？会不会写:“本研究样本量有限，需要更大样本进一步验证”？很多人会写这样一句话，老生常谈，大坑。如果审稿人还说“本研究样本量有限，需要扩大样本量”。你会怎么做，继续补样？这个坑跳了，我自己挖的！我们怎样才能填补这个空缺？这次分享的样本量估计。

因为要满足科研的统计需求，需要有足够的样本量。但是，样品不是你想要的，想要就可以要；想买也买不到。研究资源和成本总是有限的，所以我们需要估计样本量来寻找平衡。既要满足统计的需要，又要控制研究成本。

看六个例子，掌握这六个例子，你就会学到最常用的样本量估计方法。

例1。比较治疗组和对照组血液铁浓度的变化，询问需要多少样本。

操作步骤:选择“工具”——“统计工具”——“样本量计算、保证和最小检测效果”——“两组均值比较”模块，输入参数。两组的平均值分别为8和4，标准偏差为3.5。这是基于前期实验或参考。其他空可以默认使用，因为通常做一个双边测试，P值为0.05，两组数相等，保证度为90%。单击“计算总样本量”。

结果出来了，需要34个样本。

如果研究已经完成，采集了34个样本，应该怎么做才能发现研究的可靠性？使用的模块相同，参数相同。唯一不同的是已知现有样本量为34，得到最后一项“计算保证”。

结果是0.914，表示91.4%的确定性。同样可以计算出最低的检测差值。哪里不会点哪里！

例2。比较治疗组和对照组的吸烟率，可知两组的吸烟率分别为0.3和0.32。要求双侧检验，显著性为0.05，两组数相等，保证度为90%。需要多少样品？

操作步骤:选择“两组比率比较”模块，输入参数。单击“计算总样本量”。

总共需要5596个样本。如果样本大小已知，操作与示例1相同。

案例3。病例对照研究分析吸烟与冠心病的关系，已知一般人群吸烟率为30%。吸烟者与非吸烟者冠心病风险比为1.8，需要双侧检验，显著性为0.05，两组人数相等，保证度为90%。你需要多少样品？

操作步骤:选择“病例对照研究”模块，输入参数。单击“计算总样本量”。

结果出来了，需要530个样本。

例4。对比两组生存率可知，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0.05，两组数相等，保证度为90%。需要多少样品？

操作步骤:选择“生存分析”模块，输入参数。单击“计算总样本量”。

得出有250起事件，即需要观察250例死亡。那么基线样本量的计算就很简单了。将各组死亡人数除以死亡率，得到各组基线样本量，相加得到总样本406例。

例5:试验方法灵敏度的比较。已知现有测试方法的灵敏度为=0.65，新方法的预测灵敏度为=0.75。人群的患病率为0.3，这需要进行双边测试，显著性为0.05，确定性为90%。需要多少样品？

操作步骤:选择“诊断试验灵敏度比较”模块并输入参数。单击“计算样本大小”。

结果出来了，731例需要检测。

例6。已知一个诊断测试的ROC曲线下面积为0.75，阴性与阳性人数之比为1，要求显著性水平为0.05，保证度为90%。需要多少样品？

操作步骤:选择模块“诊断试验的AUC样本量估计”并输入参数。单击“计算样本大小”。

结果出来了，52例需要检测。

对于上面六个例子中的样本量估计，不需要记住需要填入哪些参数。当你想用它们的时候，打开易易软件的操作界面，前面的例子就清楚了。横断面、病例对照、队列或RCT研究设计的样本量估计方法具有普遍性。对！就这么简单！

SCI论文如何写样本量和保证？可以参考发表在《柳叶刀肿瘤学》上的这篇文章，影响因子为26.5。研究所需的样本量为372个事件，可靠度为90%。

样本量估计有什么用？总结样本量估计的三个作用:建立骨架、查漏补缺、扬长避短。

在研究开始之前，我们必须估计样本量，并计算收集这些样本的时间和成本。为你的研究建立一个框架。如果是研究生，做开题报告时一定要估计样本量；如果你是项目负责人，你还应该在项目标书中写下你需要多少样品。都是你研究的骨架。

缺什么补空缺？在研究过程中必须估计样本量。问题可以及时发现和补救。如果你估计在研究开始前需要采集1000个样本，那么在采集800个样本的时候，通过计算发现样本量已经足够了，就不需要费力采集样本了。反之，如果样本量不够，你还有时间补样本量。

第三，扬长避短。在研究结束时，必须计算确定度。把握度是你的研究结论的可靠度。如果你有90%的把握，你的研究是非常可靠的。这个时候一定要写好自己对文章的信心，这样才能提高文章的可信度，对文章的发表非常有利。遗憾的是，如果你的研究只有20%的把握，就不要写在文章里，大部分文章都可以省略。这要看你的运气和遇到了哪些审稿人。知道自己在做什么很重要。