样本量计算软件大全,再也不用担心样本量的计算
2017-10-23 MedSci MedSci原创
在临床研究设计阶段,临床研究者最纠结的问题在哪里?需要多少病例即样本量估算,必是其中问题之一。因为样本量太小,试验难以得出设计的效果,结果不稳定,错误风险也大,得到“假阴性”结果;样本量太大,增加试验的成本和难度。并且CONSORT和STROBE等报告规范已要求要指明样本量的确定方法。那如何把握这个度呢?第一类:临床试验(以RCT为主),根据研究设计类型不同研究课题假设有三种类型:1. 优效性
在临床研究设计阶段,临床研究者最纠结的问题在哪里?需要多少病例即样本量估算,必是其中问题之一。因为样本量太小,试验难以得出设计的效果,结果不稳定,错误风险也大,得到“假阴性”结果;样本量太大,增加试验的成本和难度。并且CONSORT和STROBE等报告规范已要求要指明样本量的确定方法。那如何把握这个度呢?
第一类:临床试验(以RCT为主),根据研究设计类型不同研究课题假设有三种类型:
1. 优效性假设检验:研究的干预措施效果将优于对照组;
2. 等效性假设检验:研究的干预措施效果将等于对照组;
3. 非劣效性假设检验:研究的干预措施效果将不等于对照组;
这三类试验类型中又有样本率的比较和样本均数的比较。
http://powerandsamplesize.com/Calculators/
- 单组均值与固定值比较
- 两组独立样本均值比较
- 两组独立样本均值的非劣效检验
- 两组独立样本均值的优效检验
- 根据线性相关系数计算
- 单组率与固定值比较
- 两组独立样本率比较
- 两组独立样本率的非劣效检验
- 两组独立样本率的优效检验
- 两组生存风险比HR比较
- 以连续性变量(平均数)为比较的诊断性研究
- 以分类变量(率)为比较的诊断性研究
- 根据均值及其置信区间计算
- 根据率及其置信区间计算
- 匹配的病例对照样本量计算
- 非匹配(成组法)的病例对照样本量计算
- To estimate a single proportion
- To estimate a single mean
- Two proportions
- Two means with equal samplesize and equal variances
- Two means with unequal samplesize and unequal variances
- To estimate true prevalence (atanimal or herd-level)
- Sample size for a cohort study
- Sample size for a case-controlstudy
此外,该网站还可以进行各种流行病学指标的在线计算,详见:http://epitools.ausvet.com.au/content.php?page=home
二、样本量计算软件SAS系列内随同安装。虽由SAS公司开发,但包括的统计分析方法非常有限,只有:t检验、率的比较、相关分析、回归分析、方差分析、以及生存分析。样本量分析当然是权威了。但是,一般只是大药厂才会使用,或需要申请FDA或CFDA试验时,才会用它计算样本量。当然,价格也够吓人的。
2、PASS(power analysis and sample size)
美国NCSS公司开发的商业软件,最新版本13.类似于nQuery,覆盖了几乎所有样本量计算方法,其官方网站宣称用到的统计方法超过230种。只是全英文的,如果你对样本量有很深的掌握,当然不错,整体来说,还比较傻瓜化。不过,对于大部分临床医生而言,即使用个半年一载,仍然是云里雾中的,毕竟这是专业的统计师干的活。另外,这个软件收费,价格倒不贵,大几千块。
爱尔兰Statistical Solutions公司开发的商业软件(收费)。FDA、欧洲药品管理局、日本、韩国等官方认可,世界制药企业和生物制药公司50强中49家使用。内容几乎涵盖样本量计算的所有方面。很强大,不过仍然只合适统计专业人员使用,临床医生想搞懂,谈和容易哦,小编曾经也使用过,好久才搞懂一点点。
4、DSTPLAN
免费,Fortran语言编写,安德森癌症中心开发。统计分析方法有:t检验、相关分析、率的比较、2xN的列联表检验,以及生存分析的差异性检验。不过,有点弱。
5、G*Power
免费,德国杜塞尔多夫大学开发。统计分析方法有:t检验、One-way ANOVA、回归分析、相关分析以及拟合优度分析。输入关键参数后立即给出效应量。统计还可以,简易的样本量计算也可以。
6、PC-Size
免费,DOS命令行软件。统计方法有:t检验、方差分析、回归分析、相关分析以及率的比较。可计算效应量。
7、PS
免费,统计分析方法有:t检验、卡方检验、Fisher确切概率法、McNemar检验、回归分析以及生存分析等。
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非常好的文章.学习了
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