diff计算样本量,多阶段抽样的设计效应deff

diff计算样本量,多阶段抽样的设计效应deff

?▽? 方法：通过设置不同的参数条件，分别用三个软件计算各自的样本量，并将结果与​​公式计算结果进行比较。 结果，两种方法比较时，Stata和PASS的样本量估计结果最准确。不同的参数会影响SAS.l-Tw?的结果。 要计算样本量，需要在Find（Solve）中选择N1。在本研究中，选择功效为90%，因此功效（1-Beta）

根据文献报道的数据估算样本量（HUSA组低血压发生率为40%vsGA组71.4%），测试功率设置为80%，α=0.05，根据HUSA组4%的脊髓麻醉失败率计算样本。 数量为145箱。 预计后续数据丢失5%，我们现在可以使用pwr软件包来计算节食前后平均体重变化（5磅）差异所需的样本量，功效为80%，显着性为0.05。 🥳这里我们可以看到，需要44名受试者进行2次体重测试。 n.paired<-pwr.t.tes

⊙０⊙ 4.2pwr计算样本量现在，我们可以使用pwr包来计算节食前后平均体重变化（5磅）的差异所需的样本量，功效为80%，显着性为0.05。 这里我们可以看到，需要44个受试者来计算SAS-POWER论文195-29"SAS9.1中的ProcPower"中的样本量DebbieBauer，MS，Sanofi-Synthelabo，RussellLavery，Contractor，AboutConsulting，ChaddsFord，PAABSTRACT

ˇ▂ˇ 假设使用新药A的研究对象，DBPreduction的标准差也为6.0mmHg，则非劣效裕度(δ)假定为2mmHg。 假设α=0.025（单边），功率水平（1-β）=0.8，两组研究对象数量相等。使用PASS11软件计算实验组，假设我们原来的朋友添加率如下，那么我们计算整个样本的金额面积如下：P:45%,p:47%（因为波动范围是[44%,46]%],至少2.0%)总样本量 =16*(45%*(1-45%)+47%*(1-47%))/(47%-45%)^2=

样本大小计算工具(samplesize),ErrormessTypeIerrormustlieBetween0%and100%Enter1or2onlyProportioninreferencegroup必须<=1功效必须介于0%和100%之间流行度在原始假设成立的情况下根据样本数据计算检验统计量的观测值和概率P值。 检验统计量反映了观测值与原假设的差异，并预测了在原假设成立的情况下，检验统计量取当前观测值或更极端的可能性。