1.2.1　PASS软件介绍:PASS(Power Analysis and Sample Size)[4]是样本含量估计和效能分析中常用的一款优秀的统计分析软件。它界面友好,功能齐全,可以进行描述性统计、相关及回归分析、试验设计、生存及可靠性分析、统计图表绘制等操作,只需要输入相应的参数,即可实现对样本含量或检验效能的预测。常用方法有Compound Symmetry法、AR法、Banded法和Simple法。本实验研究选用Simple法。1.2.3　Stata软件介绍:Stata是一个功能强大的统计分析软件,它可以进行参数估计,t检验,单因素和多因素的方差分析,协方差分析,缺项数据的处理,方差齐性检验,正态性检验等一般分析。它采用具亲和力的窗口接口,操作灵活简便、学习方便,使用者可以通过Stata官方网站学习使用方法。该软件用于样本含量和检验效能的估计主要命令是sampsi(sample size and power),命令格式为:.sampsi #1 #2[,一般选择项][重复测量选择项]#1表示处理前测量的均数,#2表示处理后测量的均数。一般选择项包括:检验水平、检验效能、n1与n2样本量的比值、sd1/sd2(标准差)、单侧/双侧检验、单样本(缺省时为两样本比较)。,常用方法有post、change和ancova法,本实验研究 469临 床 医 药 文 献 杂 志Journal of Clinical Medical Literatore2014年8月第1卷第8期Aug. 2014 Vol.1 No.8选用ancova 法。2　结果2.1　参数设置:第一类错误概率大小α越小,所需要的样本含量越大,通常情况下α取0.05,可取单侧或双侧用统计学检验时。选择双侧检验条件是研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义,所需样本量就大;选择单侧检验条件是研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义,所需样本量就小。第二类错误概率大小β越小,检验效能1-β越大,所需样本量也越大,一般要求检验效能不低于0.80,一般只取单侧,本实验取β=0.1。 n1 与 n1 样本量的比值常用的为4:1、2:1、1:1,考虑成本最低取1:1。总体标准差σ或总体率π,常根据预试验以及前人的研究结果或统计理论进行估计,根据何胜东、钟南山等人的研究结果[5]和其他资料,取π=0.7,σ=7.87。容许误差δ是指研究者要求的或客观实际存在的样本统计量与总体参数间或样本统计量间的差值,本实验小组认为Eos百分比降低80%以上为有效,取δ=0.8σ。2.2　计算结果:公式计算值为12, PASS软件Simple法计算值为8例(见图1),Stata软件计算值为10例(由于软件界面图较复杂,本文不截取界面图)。 图1　Stata软件计算结果图2.3　实验结果:本实验研究小组向广州医学院病理教研室咨询了实验材料的费用,根据以往的文献研究经验并考虑统计方便,最终确定样本含量为10例。但考虑样本的非正常失效(如取样失败、死亡等),我们增加2例作为备份,我们将样本编号为1到12号。本实验在实验过程中未出现样本的非正常失效,12例样本都取到了真实有效的实验数据。实验研究结束后,我们验证了LY294002组对OVA组的检验效能,样本数为8例取样本编号为1-8号的数据,样本数为10例取样本编号为1-10号的数据,样本数为12例取样本编号为1-12号的数据,其计算结果为:所以组别1-β>0.90(数据见表1),说明这3种方法计算的样本数都是合适有效的。表1　OVA组细胞总数和Eos的结果(x-±s)LY294002 组细胞总数 (104L)OVA 组 Eos 总数 (104L)样本数OVA 组细胞总数 (104L)LY294002 组 Eos 总数 (104L)1-β8144.55±14.3277.60±10.0139.30±4.404.50±0.550.91010144.34±14.2277.48±9.7939.11±4.374.39±0.520.95912144.45±14.3077.50±9.9039.19±4.404.45±0.550.9503　讨论医学实验研究设计包含“专业设计”和“统计设计”两部分内容,“统计设计”对于保证研究结果的“重现性、可靠性、科学性”具有非常重要的意义[6],样本含量估计与检验效能估算是“统计设计”中最重要的环节之一。只有科学地确定样本量才能确保研究的可靠性和研究结果的可信性。样本含量的估计原则是:在保证实验研究结果具有一定可信度(1-α)的同时,又具有一定检验效能(1-β)的前提下,估算出能够达到主要研究目标所需要的研究对象最小例数,以便通过样本研究结果来推断总体特。其中α和β的取值大小是有实验设计人员希望达到的可信性和检验效能而确定。有时实验者会考虑到样本意外“丢失”(如动物的非正常生病或死亡,人员的失访等)会在估算出的最少样本例数上增加10%~20%,但比例不能太大,因为盲目追求大样本量可能导致更多混杂因素的产生(如动物个体体质相差太大等),导致更大或更多的偏倚发生。 医学工作者习惯用公式计算法、查表法、文献法和专家咨询法等方法估算样本含量,这些方法主观因素对估算结果影响大,而统计软件由于操作简单,考虑的客观因素多,计算结果相对合理。统计软件除了本文介绍的PASS和Stata外,还有nQuery Advisor、SamplePower(是SPSS公司研发的)、SASA软件、SAS等,它们使用方法都大同小异。本文采取的三种方法计算结果不相同但却都是合理有效的,因为医学实验研究中样本量不是唯一的,不同的研究方法、研究目的,研究要求和研究资料决定了不同的样本量,从表1和表2可看出样本含量也并不是越大越精确。这些样本含量估算方法参考了:研究个体的变异度、研究结果的精确度(抽样误差)和把握度,但未考虑研究成本、可行性与伦理学要求对样本含量的影响。总之,估算样本含量的方法有许多,统计软件具有更客观更全面和简单方便的优势,在参数选择正确的情况下其计算结果都是合理有效的,实验研究人员要熟练掌握和运用,并以其计算结果为依据,正确分析实验研究性质,再综合考虑研究成本、可行性与伦理学要求对样本含量的影响,最终确定合适的样本数。参考文献 [1] 吴圣贤,王成祥,林炳辉,等 . 临床研究样本含量估算 [M]. 人民卫生出版社,2008: 1-2.[2] 常靖,常亮 . 单囚素重复测量设计样本含量的估算及不同计算方法之间的比较 [J]. 数理医药学杂志 . 2012,25(5) : 505-508.[3] 喻宁芬,喻宁芳 . 磷酸酰肌醇 -3 激酶抑制剂对小鼠气道炎症影响的实验研究 [J]. 中国医药 .2008,3(7): 388-389.[4 ] Dattalo, p. A review of software for sample size determination[J]. Eval Health Prof.2009,32(3): 229-248.[5] 何胜东,赖克方,姚卫民,等 . 小鼠哮喘模型气道反应性检测方法的建立 [J]. 广东医学 . 2006,27(11): 1659-1661.[6] 李河,李卫,杨学宁,等 . 临床试验设计中样本含量的理解 [J].循证医学 .2012,12(6): 374-376.( 收稿日期: 2014-05-19) 样本含量估算方法探讨样本含量估算方法探讨作者:喻宁芳, YU Ning-fang作者单位:广州市第一人民医院南沙医院,广东广州,511457刊名:临床医药文献电子杂志英文刊名:Journal of Clinical Medical Literature (ElectronicEdition)年,卷(期): 引用本文格式:喻宁芳.YU Ning-fang 样本含量估算方法探讨[期刊论文]-临床医药文献电子杂志 2014(4)2014(4)