样本量功效
实验室数据分析中的统计方法与实用技巧
实验室数据分析中的统计方法与实用技巧在实验室工作中，数据分析是我们进行科研工作的重要一环。
正确地应用统计方法和掌握一些实用技巧，能够更好地解读和利用实验数据，从而为科研工作提供支持和指导。
本文将介绍一些实验室数据分析中常用的统计方法和实用技巧。
一、样本量与统计功效在进行数据分析之前，我们需要确定样本量，以确保所得结论具有统计学意义。
样本量的确定是根据所设定的显著性水平、效应大小和统计功效来进行的。
显著性水平是指在研究中能够接受假设成立的最大概率，通常为0.05或0.01。
效应大小是指所研究的变量之间的差异程度，它会影响到样本量的确定。
统计功效是指通过实验能够检测到假设的真实差异的概率。
根据样本量与统计功效的关系，我们可以为研究设计合适的实验样本量，从而提高实验的可靠性和科学性。
二、描述性统计描述性统计是对实验数据进行简单的描述和总结，以便更好地了解数据的分布和变化情况。
描述性统计包括中心趋势和变异程度的度量。
中心趋势可以用均值、中位数和众数来描述，反映数据的集中程度。
变异程度可以用标准差、方差和百分位数等来描述，反映数据的分散情况。
通过描述性统计，我们可以对实验数据的整体特征有一个初步了解，为进一步的数据分析提供基础。
三、假设检验与置信区间假设检验是通过样本数据对研究假设进行检验，判断观察到的差异是否是由抽样误差引起的还是真实差异。
在假设检验中，我们首先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算统计量，再通过显著性水平来判断是否拒绝原假设。
置信区间是在假设检验中的一种表示方法，它是对总体参数的一个区间估计，能够提供该参数真实值的一个估计范围。
假设检验和置信区间可以相互补充，从不同的角度来评估统计假设的可靠性。
四、回归分析与相关性分析回归分析是用来研究自变量与因变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们建立数学模型，从而预测和解释变量之间的关系。
在实验室数据分析中，回归分析可以用来研究实验变量与实验结果之间的关系，进一步探索因果关系。
统计学的基本概念样本量与检验效能
PART 03
检验效能的基本概念
检验效能的定义
• 检验效能（Power of a Test）：指当原假 设为假时，拒绝原假设的概率。换句话说 ，它是检验能够正确检测出真实差异的能 力。
检验效能的评价指标
01
功效函数（Power Function）： 描述在原假设为假的情况下，拒 绝原假设的概率随着效应量大小 变化的函数。
总体标准差
总体标准差越大，所需的样本 量越大。
效应量
效应量越大，所需的样本量越 小。
样本量的确定方法
经验法
根据以往的研究或经验，估计 所需的样本量。
理论法
根据统计学的理论和方法，计 算所需的样本量。
模拟法
通过计算机模拟，确定所需的 样本量。
试验设计法
在试验设计阶段，根据试验的 目的和要求，确定所需的样本
XX
REPORTING
2023 WORK SUMMARY
统计学的基本概念样 本量与检验效能
汇报人：XX
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目录
• 引言 • 样本量的基本概念 • 检验效能的基本概念 • 样本量与检验效能的关系 • 样本量与检验效能的确定方法 • 样本量与检验效能的应用案例PART 01ຫໍສະໝຸດ 引言统计学的定义与作用
统计学定义
02
最小可检测效应（Minimum Detectable Effect, MDE）：在 给定的显著性水平和样本量下， 检验能够检测到的最小效应量。
检验效能的影响因素
样本量
样本量越大，检验效 能越高。
效应量
效应量越大，检验效 能越高。
显著性水平
显著性水平越高，检 验效能越高。
样本分布
样本分布越接近正态 分布，检验效能越高 。
临床试验中的样本规模与统计功效分析
临床试验中的样本规模与统计功效分析临床试验是评估医疗干预效果的重要手段，它对疾病的诊断、治疗以及药物疗效等提供了科学可靠的依据。
在进行临床试验时，合理的样本规模与统计功效分析是保证试验结果准确性和可信度的关键因素。
本文将就临床试验中的样本规模与统计功效分析进行探讨。
一、样本规模的确定在临床试验中，样本规模的确定是非常重要的。
样本规模过小会导致试验结果不具有代表性和可信度，无法反映真实的干预效果；而样本规模过大则可能浪费资源和时间。
为了确定合理的样本规模，我们可以借助统计学方法中的样本量估计。
样本量估计一般考虑以下几个方面的因素：显著性水平、功效、预期效应大小、样本数据的变异性等。
其中，显著性水平（α）是指犯第一类错误的概率，通常取0.05；功效（1- β）则是检测到真实差异的概率，通常取0.8。
预期效应大小与样本数据的变异性是根据先前的研究经验或类似研究得到的数据来估计的。
以一个双盲、随机对照的临床试验为例，我们假设预期观察到的效应大小为25%，样本的标准差为10%，显著性水平为0.05，功效为0.8。
通过统计软件进行样本量估计，可以得到每组样本所需的最小人数。
在实际应用时，可以依据制定的参数进行适当的调整，以获得合理的样本规模。
二、统计功效分析样本规模确定之后，我们需要进行统计功效分析。
统计功效（statistical power）是指在给定的样本规模和显著性水平下，检验达到显著差异的能力。
它反映了试验的灵敏度，即试验能够检测到真实差异的概率。
在进行统计功效分析时，需要计算试验的统计效应量，即模拟出可能观察到的效应大小分布，并计算出该效应大小在统计检验下的显著性水平。
利用这些结果，可以计算出试验的统计功效。
通常，达到0.8的统计功效被认为是合理的，即能够检测到真实差异的概率较高。
如果统计功效较低，则可能需要增加样本规模或改变试验设计，以提高试验的灵敏度。
三、样本规模与统计功效的关系样本规模与统计功效之间存在着一定的关系。
样本大小与功效
样本大小与功效我们在进行假设检验的时候，一般会设置显著性水平，即我们发生第一类错误的概率，α=P(第I类错误)=P（拒绝H0|H0为真）基于显著性水平，我们可以进行拒绝域的计算，从而基于当前样本数据来推断整体数据的假设，随着计算机技术的进步，我们更能方便的通过计算的P值来判断当前样本假设检验的情况。
如果有两组样本都通过了我们的假设检验，是否说明这两组样本数据所代表的整体数据是一致的呢？就拿我们上周的找真爱这个例子，陷入爱河的两个人，为了爱情做出了很多让人惊叹的爱情故事，这时的她觉得当前这个人就是她的白马王子，此时的她，觉得他是如此的完美，但她的闺蜜却看到了一些不好的事情，并告诉她，他是很爱他，但是他也许并不是那么的完美。
我们这时候需要引入一致最大功效(UMP)准则来判断，谁的判断是更好的。
所谓的一致最大功效(UMP)准则，就是当给定检验水平α后，在所有满足的可供选择的检验样本中，哪个的样本的功效越大，那么那个假设样本则更为准确，这个就是所谓的一致最大功效检验，简称UMP检验，即：Power=1−β=P（拒绝H0|H1为真）从上述公式来看，所谓功效，就是当原假设为假的时候，你能拒绝它的概率，它反映了这个假设能够识别错误的能力。
当假设检验都能够通过显著性检验之后，我们可以假设检验具备了一定的检验正确情况的能力，此时，如果哪个假设样本的功效越大，意味着它识别错误的能力越强，那它就是更好的假设检验判定。
图：如何判断真爱如上图所示，深陷爱海中的她，觉得他一切都是好的，把一些假爱的行为也认为是真爱；而更加冷静的闺蜜，则看出了这些行为，所以相比她，闺蜜的判断则是更为准确的。
这种能够将错误行为识别出来的能力，我们称为POWER(功效)，它是衡量这次通过显著性水平的假设检验中，谁更好的一个重要参数。
POWER(功效)是如此重要的参数，我们接下来看看它的大小会和那些因素有关联：1.客观差异越大，功效越大。
就是样本同检验标准之间的差异越大，此时假设检验的功效越大，就拿我们的中国足球来说，有人说随着国内联赛的水平提升，国家队的水平也得到了进步。
科学研究中的样本量和统计功效计算
科学研究中的样本量和统计功效计算研究者在开展科学研究时，经常会面临如何确定合适的样本量以及计算统计功效的问题。
合理的样本量和充足的统计功效对于确保研究的可靠性和有效性至关重要。
本文将介绍科学研究中样本量的确定方法以及统计功效的计算原理。
一、确定样本量的方法在科学研究中，确定合适的样本量需要考虑以下几个因素：1. 效应大小：效应大小指的是所关注的变量之间的差异或相关性程度。
效应越大，样本量要求就越小；效应越小，样本量要求就越大。
研究者可以通过文献综述或者先行研究来估计所关注变量的效应大小。
2. 显著水平：显著水平是研究者设定的阈值，用于判断实验结果是否具有统计学上的显著性。
常见的显著水平为0.05或0.01。
较为严格的显著水平要求需要更大的样本量。
3. 效应检验的类型：样本量的确定还需考虑效应检验的类型。
例如，对两个样本均数差异的检验需用到t检验，对两个样本相关性的检验需用到Pearson相关系数等。
不同的效应检验方法需要不同的样本量计算公式。
基于以上因素，常见的样本量确定方法有以下几种：1. 功效分析法：通过指定显著水平、效应大小和统计功效来计算样本量。
统计功效指的是研究结果达到显著的概率，通常设定为80%或90%。
根据所使用的效应检验方法和公式，可以通过计算机软件或在线样本量计算工具得出所需的样本量。
2. 公式法：对于一些常见的效应检验方法，已经存在相应的样本量计算公式。
研究者可以通过查阅相关文献或使用统计学教科书提供的公式，根据显著水平、效应大小和所使用的效应检验方法来计算样本量。
3. 先行研究法：通过参考已有的类似研究来确定样本量。
如果有类似研究已经报道了所使用的样本量和效应大小，研究者可以进行参考，并据此确定自己的样本量。
值得注意的是，样本量的确定仅仅是为了实验结果的统计学可靠性，还需要结合实际研究的时间、经济等资源进行综合考虑。
二、统计功效的计算原理在确定样本量的同时，计算统计功效也是重要的一环。
论文写作中的样本量确定与统计功效
论文写作中的样本量确定与统计功效在科学研究中，样本量的确定是非常重要的一步，它直接影响到研究结果的可靠性和推广性。
而统计功效则是评估研究结果的可信度和有效性的指标。
本文将探讨样本量确定和统计功效在论文写作中的重要性，并提供一些实用的方法和建议。
一、样本量确定的重要性样本量的确定是研究设计的基础，它关系到研究结果的准确性和可靠性。
一个样本量过小的研究可能无法得出具有统计意义的结论，而一个样本量过大的研究则可能浪费资源和时间。
因此，合理确定样本量是非常重要的。
确定样本量的方法有很多种，常用的方法包括效应量估计法、经验法和统计方法等。
效应量估计法是根据研究者对研究效应的预期来确定样本量的方法。
经验法则是根据过去类似研究的样本量来确定当前研究的样本量。
而统计方法则是根据统计学原理和假设检验的要求来确定样本量。
二、统计功效的评估统计功效是指在给定的显著性水平下，研究能够检测到真实效应的能力。
它是评估研究结果的可信度和有效性的指标。
统计功效越高，研究结果越可靠。
统计功效的计算可以通过模拟方法或者使用统计软件来完成。
在进行统计功效计算时，需要明确研究的显著性水平、样本量、效应量以及统计方法等。
通过计算统计功效，研究者可以了解到研究是否具有足够的样本量来检测到真实效应。
三、样本量确定与统计功效的关系样本量确定和统计功效是相互关联的。
样本量的大小直接影响到统计功效的大小。
样本量过小会导致统计功效不足，无法检测到真实效应，研究结果可能没有实际意义。
而样本量过大则会增加研究成本和时间，可能浪费资源。
在确定样本量时，需要考虑到研究的目的、效应量的大小、显著性水平以及统计方法等因素。
合理确定样本量可以提高研究结果的可靠性和推广性，同时也可以提高统计功效，使研究结果更具有说服力。
四、实用方法和建议在论文写作中，样本量确定和统计功效是不可忽视的重要环节。
为了合理确定样本量和评估统计功效，研究者可以采取以下方法和建议：1. 进行样本量估计。
参数的统计学名词解释
参数的统计学名词解释统计学作为一门独立的学科，研究的是收集、分析和解释数据的方法和理论。
在统计学中，参数是一个重要的概念，它用于描述整个总体的特征，而不仅仅是样本的特征。
在本文中，我们将对参数的概念进行解释，并讨论与之相关的其他重要名词。
一、参数的定义参数是统计学中用来描述总体特征的数值量。
总体是指我们所研究的整个群体，而样本只是总体的一个子集。
参数可以是各种各样的量，如平均值、方差、比例等。
无论我们想要了解总体的任何方面，都可以通过参数来描述。
二、总体参数与样本统计量在统计学中，我们经常使用样本来推断总体的特征。
样本统计量是根据样本数据计算得到的指标，用于估计总体参数。
常见的样本统计量包括样本均值、样本方差、样本比例等。
通过样本统计量，我们可以对总体参数进行估计，从而得到总体的一些特征信息。
三、抽样分布抽样分布是指当我们从总体中抽取多个样本，并计算得到样本统计量时，这些样本统计量所构成的分布。
抽样分布可以帮助我们了解样本统计量的变异情况，并用来进行统计推断。
在抽样分布中，中心极限定理是一个重要的理论基础，它说明了当样本大小足够大时，样本均值的抽样分布将近似服从正态分布。
四、置信区间置信区间是用来估计总体参数真值范围的区间估计方法。
由于样本数据只是总体的一个子集，并不完全代表总体的全部情况，因此通过样本统计量估计总体参数时会存在一定的不确定性。
置信区间给出了一个区间范围，我们可以通过这个区间来对总体参数的估计提供一个置信度。
常见的置信区间包括均值置信区间、比例置信区间等。
五、假设检验假设检验是统计学中用来判断一个关于总体或总体参数的假设是否成立的方法。
假设检验通常由一个零假设和一个备择假设组成。
我们通过收集样本数据，计算样本统计量，并根据这些统计量的值来判断是否拒绝零假设。
假设检验可以帮助我们进行统计推断和决策，并对研究问题提供一定的证据。
六、样本量和统计功效样本量是指用于进行统计推断和假设检验所需的样本的大小。
医学研究中的样本量计算与统计功效分析
医学研究中的样本量计算与统计功效分析在医学研究中，样本量计算和统计功效分析是非常重要的工具，用于确定研究所需的合适样本大小，以及评估研究结果的可靠性和统计显著性。
本文将介绍样本量计算和统计功效分析的基本概念和方法，并讨论其在医学研究中的实际应用。
一、样本量计算的基本概念和方法样本量计算是通过一定的统计方法和假设，计算出进行研究所需的样本数量。
样本量的大小直接影响着研究结果的可靠性和推广性。
一个合适的样本大小可以提高研究的统计功效（即发现真实效应的能力）和结果的精确性。
样本量计算需要考虑以下几个方面：效应大小、显著水平、统计功效和研究设计。
首先，研究者需要确定研究所关注的效应大小，即希望在研究中检测到的最小重要效应。
其次，显著水平是指接受拒绝零假设的临界点，通常选择0.05或0.01。
统计功效是指研究者希望在给定的效应大小和显著水平下，能够发现真实效应的概率。
最后，研究设计是指研究的类型和组织方式，如交叉设计、随机对照试验等。
样本量计算的方法主要有统计功效分析和参数估计。
统计功效分析通常基于给定效应大小和显著水平，计算出相应的样本量，以确保达到一定的统计功效。
参数估计则是根据样本均值和标准差的估计值，计算出达到一定的显著水平所需的样本量。
二、统计功效分析的应用统计功效分析常用于计划医学实验和研究，用于确定研究是否具备足够的统计力量来检测感兴趣的效应。
下面以临床试验为例，介绍统计功效分析的应用。
临床试验是评估药物疗效和安全性的重要手段，往往需要估计样本量以保证试验的统计功效。
假设某药物治疗一种特定疾病的效应大小为30%，希望以显著水平为0.05和统计功效为0.8进行试验。
通过统计功效分析计算，可以得到这个试验所需的样本量为100。
这意味着，为了保证试验具备足够的统计功效，至少需要100名患者参与试验。
除了临床试验，统计功效分析也可以应用于其他类型的医学研究，如流行病学调查、队列研究等。
在这些研究中，研究者可以通过统计功效分析来确定所需的样本大小，以保证研究结果的可靠性和泛化能力。
医学科研：研究设计中有效样本量的计算方法
医学科研：研究设计中有效样本量的计算方法科学研究是医学领域取得进步的关键。
在进行医学科研时，研究设计的合理性和有效样本量的计算是确保研究结果可靠性和推广性的重要环节。
本文将介绍医学科研中有效样本量的计算方法，并探讨其在研究设计中的意义。
什么是有效样本量？有效样本量是在医学研究中确定所需样本大小的重要参数。
它反映了研究得出显著结果的能力，即在已知假设和阈值的情况下，保证能够检测到真实差异的最小样本量。
有效样本量的计算是根据研究设计所需的统计指标，比如假设检验的效应大小、预设的显著性水平和统计功效等进行的。
为什么需要计算有效样本量？计算有效样本量有以下几个重要目的：1.确保研究结果可靠性：在医学科研中，研究结果的准确性和可靠性至关重要。
通过计算有效样本量，可以确保研究样本的大小足够大，以获得具有统计学意义的结果。
2.节省资源和时间：科研资金和时间都是有限的，合理计算样本量可以避免浪费不必要的资源和时间。
适当的样本量计算可以帮助研究者准确安排研究计划，避免不必要的实验和数据收集。
3.提高研究推广性：有效样本量计算的科学性和可靠性有助于确保研究结果的推广性。
只有样本量足够大且具有代表性，研究结果才能更好地应用于人群和临床实践中。
有效样本量计算的方法计算有效样本量的方法有多种，选择合适的方法可以根据研究设计和统计需求。
下面将介绍几种常见的计算方法。
1. 根据假设检验方法计算样本量一种常见的方法是基于假设检验方法计算样本量。
在假设检验中，最常用的是计算两个均值之间的差异，以确定样本量是否足够大可以检测到这种差异。
计算样本量的关键参数包括效应大小、显著性水平和统计功效。
例如，在比较两组治疗方法的研究中，假设A组的治疗效果为50%，B组的治疗效果为70%，希望以95%的置信水平、80%的统计功效检测到这种差异。
通过使用统计软件或公式，可以计算出所需的样本量。
2. 根据相关系数计算样本量另一种计算样本量的方法是基于相关系数的分析。
临床研究中的样本大小与功效计算
STEP 03
参数估计
通过样本数据对总体参数 进行估计，如点估计和区 间估计，为功效计算提供 基础。
功效计算涉及概率分布理 论，如正态分布、t分布 等，用于描述样本统计量 的分布规律。
常用的功效计算方法
基于传统统计学的功效计算
利用统计软件或查表法，根据给定的显著性水平、效应量和样本量计算功效。
基于模拟的功效计算
研究中实际观测或调查得 到的个体数目，用于推断 总体特征。
总体
研究对象的全体个体构成 的集合。
抽样误差
由于样本的随机性导致的 样本统计量与总体参数之 间的差异。
样本大小计算的统计学原理
置信区间
用于估计总体参数的区间，其宽度与样本大小成反比。
假设检验
通过比较样本统计量与总体参数或不同样本统计量之间的差异，推 断总体特征或比较不同总体之间的差异。
注意事项
在计算样本大小时，需要充分考 虑实际研究中的可行性、资源限 制以及潜在的失访率等因素。
实例二：观察性研究的样本大小计算
研究设计
观察性研究是一种非实验性的研究设计，通过对研究对象进行观察和测量来收集数据。
样本大小计算
在观察性研究中，样本大小的计算通常基于预期的效应大小、显著性水平、把握度以及研究设计的类型（如横断面研 究、病例对照研究等）。可以使用类似的统计方法或软件进行样本大小的计算。
随着统计方法和计算机技术的发展， 未来可以期待更精确的样本大小和功 效计算方法的出现，以提高研究的效 率和准确性。
02
考虑更多实际因素的 影响
未来的研究可以进一步考虑实际研究 中可能遇到的各种因素，如研究设计 的复杂性、数据收集的难度等，以更 全面地评估样本大小和功效。
03
实验设计与样本量计算的基本原则与应用
实验设计与样本量计算的基本原则与应用在科学研究中，实验设计和样本量计算是非常重要的环节，它们直接关系到实验的可靠性和统计结果的准确性。
本文将介绍实验设计和样本量计算的基本原则，并探讨它们在实际应用中的意义。
一、实验设计的基本原则实验设计是指在科学研究中为了获得可靠的实验结果而制定的方案。
一个好的实验设计应该满足以下几个基本原则：1. 随机化：随机化是实验设计的核心原则之一。
通过随机将试验对象分配到不同的处理组中，可以减少实验的偏倚，使得结果更具有代表性和可靠性。
2. 重复性：重复性是实验设计的另一个重要原则。
通过重复多次实验，可以减少偶然误差对结果的影响，提高实验的可靠性。
3. 控制组的设置：一个好的实验设计应该包含一个对照组或者控制组。
通过与处理组进行比较，可以排除其他因素对实验结果的影响，从而更准确地评估处理的效果。
4. 因素的独立性：在实验设计中，应该保证处理之间的相互独立性。
即每个处理的结果不会受到其他处理的影响，这样才能准确地评估每个处理的效果。
二、样本量计算的基本原则与应用样本量计算是确定实验所需样本量的过程，它是实验设计的重要组成部分。
样本量的大小直接影响到实验结果的可靠性和统计推断的准确性。
样本量计算需要考虑以下几个基本原则：1. 效应大小：样本量的计算需要先确定所要检验的效应大小。
效应大小是指实验变量对结果的影响程度。
通常情况下，效应越大，样本量越小；效应越小，样本量越大。
2. 显著水平和统计功效：样本量计算需要设定显著水平和统计功效。
显著水平是指犯第一类错误的概率，通常设定为0.05或0.01。
统计功效是指犯第二类错误的概率，通常设定为0.8或0.9。
3. 变异性：样本量的计算还需要考虑实验对象的变异性。
变异性越大，样本量越大；变异性越小，样本量越小。
样本量计算的结果可以帮助研究者确定所需的样本量，并进行合理的实验设计。
根据样本量计算的结果，研究者可以确定实验的规模和实验对象的数量，从而提高实验结果的可靠性和准确性。
科学研究中的样本量和统计功效计算
科学研究中的样本量和统计功效计算科学研究的目标是探索事物的本质和规律，为了达到准确的结论，样本量和统计功效的计算是必不可少的。
本文将介绍科学研究中样本量和统计功效的重要性，并详细解释其计算方法。
一、样本量的重要性样本量是科学研究中一个至关重要的概念，它代表了研究所观察到的现象的代表性。
一个合适的样本量能够确保研究结果的可靠性和有效性。
如果样本量过小，研究结果的代表性将受到质疑，缺乏统计学的推广性。
相反，如果样本量过大，会增加研究成本、时间和其他资源的浪费。
因此，选择合适的样本量对于科学研究的可行性和准确性至关重要。
二、统计功效的意义统计功效是指在研究中发现有效结果的概率。
它是科学研究中一个重要的指标，用于衡量研究是否具有足够的能力发现真实的效应。
当统计功效较低时，研究结果的解释力和概括能力将受到质疑。
因此，了解和计算统计功效对于科学研究的可靠性和有效性至关重要。
三、样本量和统计功效的计算方法样本量和统计功效的计算方法根据研究的设计、假设检验的类型和所需效应大小而有所不同。
下面将介绍两种常见的计算方法。
1. 样本量计算：样本量计算需要考虑显著性水平、效应大小和统计功效等因素。
一般而言，样本量计算可以通过以下步骤进行：（1）确定研究中的显著性水平α，一般常用的显著性水平为0.05或0.01。
（2）确定期望的效应大小，即根据研究目的和先前的研究结果估计效应的大小。
（3）确定所需的统计功效，一般常用的统计功效为0.8或0.9。
（4）选择合适的统计方法和样本量计算公式进行计算。
2. 统计功效计算：统计功效的计算可以通过假设检验的方法进行。
一般而言，统计功效可以通过以下步骤进行计算：（1）确定研究中的显著性水平α和样本量n。
（2）确定实际观察到的效应大小，可以通过获取已有的研究数据进行估计。
（3）选择合适的统计方法和功效计算公式进行计算。
通过样本量和统计功效的计算，研究者可以评估研究设计的合理性和可行性。
同时，这些计算结果还可以作为研究过程中的参考指标，可以根据实际情况进行调整和优化。
第五章-假设检验的功效与样本量
第五章 假设检验的功效与样本量∙ 当假设检验不拒绝H 0时，推断正确的概率称为检验功效。
∙ 临床科研中不时遇到假设检验无统计学意义，此时，很有必要对检验功效作出评价。
5.1 两类错误与功效1. 两类错误的概率H 0: μ＝μ0， H 1: μ＞μ0 (5.1) （略） Z ＝n X σμ0-(5.2) （略） ∙ 任何假设检验都可能出现两类错误，用两个概率来度量 第Ⅰ类错误概率＝P(拒绝H 0｜H 0为真)≤α (5.3) 第Ⅱ类错误概率＝P(不拒绝H 0｜H 1为真)≤β (5.4a) 也可以理解为第Ⅱ类错误概率＝P(不拒绝H 0｜H 0为假)≤β (5.4b) ∙ 如果将诊断是否患有某病也视为一个假设检验问题： H 0：无病， H 1：有病第Ⅰ类错误：假阳性∕误诊，概率 P(阳性｜无病) (α) 第Ⅱ类错误：假阴性∕漏诊，概率 P(阴性｜有病) (β) ∙ 两类错误的背景：拒绝H 0时可能犯第Ⅰ类错误不拒绝H 0时可能犯第Ⅱ类错误∙ 两类错误的后果：第Ⅰ类错误可能将“真实无效误作有效”∕误诊 第Ⅱ类错误可能将“真实有效误作无效”∕漏诊 ∙ 一般α, β的数值要在科研设计时事先确定2. 功效 (power)∙ 假设检验发现真实差异的功效就不低于1-β，即 检验功效＝P(拒绝H 0｜H 1为真)≥1-β(5.5) 检验功效＝P(拒绝H 0｜H 0为假)≥1-β(5.5) ∙ 功效就是真实有效的药物被发现的概率∕疾病被诊断出来的概率5.2 影响功效的四要素∙ 假设检验的功效至少受四个要素的影响，参看(5.2)式 n X σμ0- ≥Z α (5.6)∙ 功效的影响因素为：δ=0μ-x ，σ，n ，αX ≥μ0+Z αn σ (5.7) （略） ∙ 现用X 分布图形来定性地讨论四要素对功效的影响1. 客观差异越大，功效越大X ～N(μ，σ2/n) (5.8) （略）若H 0为真，X ～N(μ0，σ2/n) (5.9) （略）若H 1为真，X ～N(μ0+δ，σ2/n) (5.10) （略）2. 个体间标准差越小， 功效越大。
动物实验样本量声明-概述说明以及解释
动物实验样本量声明-概述说明以及解释1.引言1.1 概述动物实验一直以来都是科学研究的重要手段之一。
通过动物实验，科学家们可以深入了解生物体的生理特征、疾病发展机制以及药物疗效等方面的知识。
然而，在进行动物实验时，我们必须要考虑到样本量的因素。
样本量是指在一项研究中所使用的实验对象的数量。
一个科学合理的样本量对于研究结果的可信度至关重要。
不合理的样本量可能导致结果的误差和偏倚，从而使得研究结论的可靠性受到影响。
因此，在进行动物实验时，准确确定合理的样本量显得尤为重要。
文章的主要目的是探讨动物实验中样本量的确定方法与样本量声明对实验的重要性。
首先，我们将介绍合理样本量的重要性，即为什么确保样本量的足够与合理对于研究结果的可信度至关重要。
其次，我们将对样本量计算方法进行详细阐述，以便读者能够了解如何根据研究目的和实验设计来确定样本量。
最后，我们将重点探讨动物实验中样本量的确定方法与过程，以期指导科学家们在实际研究中合理地确定样本量。
本文的写作结构主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对文章的背景和目的进行介绍，正文部分将详细阐述合理样本量的重要性、样本量计算方法以及动物实验中样本量的确定方法与过程，结论部分将对样本量声明的重要性、对动物实验的影响以及未来发展方向进行总结。
通过本篇文章的阐述，我们希望读者能够充分认识到合理样本量的重要性，并能够在实际研究中合理地确定样本量，以保证实验结果的可靠性和科学性。
同时，我们也希望能够引起更多科学家对样本量声明的重视，以推动动物实验研究的规范化和可持续发展。
文中结构:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 需要合理样本量的重要性2.2 样本量计算方法2.3 动物实验中样本量的确定3. 结论3.1 样本量声明的重要性3.2 对动物实验的影响3.3 未来发展方向在本文中，我们将重点介绍动物实验样本量声明的重要性。
首先，引言将对文章的主要内容进行概述，并描述文章的结构。
物理实验技术中样本量的选择与影响
物理实验技术中样本量的选择与影响引言：在物理实验中，选择适当的样本量是非常重要的。
样本量的选择直接影响着实验结果的准确性和推广性。
本文将探讨物理实验技术中样本量的选择与其对实验结果和数据分析的影响。
一、样本量的定义和选择原则1.1 样本量的定义在物理实验中，样本量是指在一次实验中所使用的样本数量。
它是通过对一个代表样本的有限数据集合进行分析和实验推广得出的。
1.2 样本量的选择原则合理选择样本量是确保实验数据准确性和推广性的重要保证。
在选择样本量时，通常需要考虑以下几个原则：（1）样本量应足够大，以能够捕捉实验中的随机变异；（2）样本量应足够小，以节约资源和时间成本；（3）样本量应反映总体特征，具备代表性；（4）样本量应考虑实验设计的要求和预期的效应大小。
二、样本量对结果影响的实例分析2.1 样本量过小的影响当样本量过小时，由于样本不足以代表总体特征，结果的准确性和推广性都会受到很大的限制。
例如，某实验研究了不同温度下材料的导电性能，使用了仅有5个样本的小样本量。
由于样本量太小，无法提供足够的统计可靠性，导致实验结果无法得出稳定的结论。
从而对实际应用或进一步研究产生误导，造成浪费资源和时间。
2.2 样本量过大的影响与样本量过小相反，当样本量过大时，实验可能会产生大量多余的数据，从而浪费资源和时间成本。
以研究光的折射现象为例，假设使用了1000个样本，进行了大量实验数据的收集和分析。
尽管结果可能更加准确，但与之相应的成本也会极高。
此外，对于某些物理实验来说，实验过程也可能变得繁琐且复杂，使得样本量过大无法有效进行。
三、样本量的统计方法与计算为了选择适当的样本量，物理实验中通常使用统计方法进行计算。
3.1 抽样方法抽样方法是通过从总体中选择一小部分样本来推断总体特征的方法之一。
它可以帮助确定所需样本量，并有效进行样本选择。
3.2 样本量计算方法常见的样本量计算方法包括：经验公式法、功效分析法和假设检验法。
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计算机程序包 在流行病学中的应用
随机化过程
随机抽样
随机分组 样本量的估算 研究功效的估算
研究功效 (power)
又称把握度，指拒绝无效假设的能力， 即当无效假设不成立时，该假设被拒绝的 概率。
队列研究
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
统计学检验为阴性结果
不要急于下阴性结论，计算该项研究的功效!
EpiCalcSamplePrecisionSingle proportion
李立明主编. 流行病学. 第4版. 北京: 人民卫生出版社. 1999. p47.
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
现况研究
3. 在有限总体中进行抽样调查 已知某乡人口4537人，欲调查某病患病率。 估计患病率为2%，允许误差为0.5%，设计效应 （design effect）设为2，计算所需样本量。
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
实验流行病学研究
2. 计数资料 假设对照组的发病率为40%，通过干预措施 发病率下降到20%才有推广使用价值，规定 =0.01（双侧），=0.05，问两组要观察多少人？
EpiCalcSampleSizeTwo proportions
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p112.
EpiCalcSamplePrecisionSingle mean
李立明主编. 流行病学. 第4版. 北京: 人民卫生出版社. 1999. p47.
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
现况研究
2. 计数资料 某卫生防疫站为了制订驱蛔虫计划，编制经 费、药品预算，需要抽样估计当地儿童蛔虫感染 率。据该地以往经验，儿童蛔虫感染率一般不高 于30%，若规定容许误差为3%，则样本含量至 少应为多少人？
队列研究
影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比 一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1-
=0.01时所需样本量大于=0.05
队列研究
影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比 一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48
林忆莲 梅艳芳 刘嘉玲 张曼玉 张柏芝 周迅 巩俐 刘晓庆 瞿颖 刘德华 刘青云 梁朝伟 杨家辉 钟镇涛 刘松仁 汤镇业 汤镇宗 孙楠 张艺谋 冯小刚 雪村 英打 赵本山 催永远
队列研究
影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比 一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1-
率差固定: p0越大率比越小所需样本量越大
率比固定: p0越大率差越大所需样本量越小 暴露组人群发病率p1固定: p0越大率比/差越小所需样本量越大
体会样本量影响因素的作用方式
病例对照研究
假定人群中暴露于研究的危险因素的比例 p0=0.30，统计学双侧检验的显著性水平=0.05， 病例与对照各50例 (1:1匹配)。计算该研究有多 大的功效发现OR=2。
NCSS-PASS → PASS → Proportions → Matched Case/Control
EpiCalcSampleRandom numbersList
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
张训 吴明 李娜 王金华 王大勇 龚向荣 胡玉 和平 刘平 黎明 李小林 李勇 陈泳 向丽娜 吕明海 吴大维 王菲 窦唯 周润发 张惠妹 章子怡 刘玉文 周结伦 韩红
队列研究
工作时序
队列研究
样本量计算中需考虑的几个问题
抽样方法 暴露组与非暴露组的比例: 非暴露组的样本 量不宜少于暴露组，通常采取等量 失访率: 例如10%
队列研究
影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比 一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1- 差/比值越大，所需样本量越小
效力(把握度, power): 1- (1-)越大，即越小，所需样本量越大 =0.10或=0.20
队列研究
用队列研究探讨孕妇暴露于某药物与婴儿先 天性心脏病之间的联系。已知非暴露孕妇所生婴 儿的先天性心脏病发病率(p0)为0.007，估计该药 物暴露的RR为2.5，设=0.05（双侧），=0.10， 求调查所需的样本量。
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p100.
练习
尝试下列变化对功效的影响—— 1. 不同样本量 2. 比较组间不同的样本量比例
体会样本量影响因素的作用方式
NCSS-PASS → PASS → Proportions → Proportion: 2 Groups
措施 增加样本量
（总的样本量或单纯增加对照组数量）
得到阳性结果 不必再计算功效
功效>75% 仍为阴性结果
不必再增加样本量
练习
尝试下列变化对功效的影响—— 1. 不同样本量 2. 比较组间不同的样本量比例
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
筛检试验的评价
筛检试验的评价
假如待评价的筛检试验的灵敏度估计为75%， 特异度估计为55%，容许误差为8%，设=0.05， 试计算病例组和对照组所需要样本量。
用灵敏度水平估计病例组所需样本量，特异度 估计对照组所需样本量。 EpiCalcSamplePrecisionSingle proportion
1. 计量资料 假设对照组血清胆固醇水平为215mg/dl，合 理膳食估计可以使干预组较对照组降低15mg/dl， 从其它资料获得胆固醇标准差约为25mg/dl，规 定=0.05（双侧），=0.05，计算干预组和对照 组所需样本数？
EpiCalcSampleSizeTwo means
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p113.
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p288.
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
筛检试验的评价
当待评价筛检试验的灵敏度或特异度<20%或 >80%时，需要进行平方根反正弦转换，用专门公式 计算。参考“李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人 民卫生出版社. 2003. p288.”
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p91.
EpiCalc 2000
EpiCalc 2000
非匹配设计: 病例数与对照数不等 EpiCalc 2000
1:R
病例对照研究
1:1 匹配设计
拟进行一项1:1匹配设计的病例对照研究，研 究口服避孕药与先天性心脏病的关系，设=0.05 （双侧），=0.10，对照组暴露比例为p0=0.3， 估计的RR=2，估计样本含量。 NCSS-PASSPASSProportionsMatched Case/Control
EpiCalcSampleSizeTwo rates
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p68.
EpiCalc 2000
0.007×2.5=0.0175
EpiCalc 2000
考虑失访：N=2332/0.9=2591 如果不是单纯随机抽样，还需适当增加样本
病例对照研究
工作时序
病例对照研究 影响因素
研究因素在对照组中的暴露率P0
预期的该因素引起的相对危险度 RR或暴露的比值比OR
1-
病例对照研究
非匹配设计
拟进行一项非匹配设计的病例对照研究，探 讨吸烟与肺癌的关系。预期吸烟者发生肺癌的相 对危险度为2.0，人群中的吸烟率约为20%，设 =0.05（双侧），=0.10，估计样本含量（病例 组和对照组采用相等样本量）。 EpiCalcSampleSizeCase-control study
计算机程序包 在流行病学中的应用
随机化过程
ห้องสมุดไป่ตู้
随机抽样
随机分组 样本量的估算 研究功效的估算
随机抽样
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 张训 吴明 李娜 王金华 王大勇 龚向荣 胡玉 和平 刘平 黎明 李小林 李勇 陈泳 向丽娜 吕明海 吴大维 王菲 窦唯 周润发 张惠妹 章子怡 刘玉文 周结伦 韩红 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 林忆莲 梅艳芳 刘嘉玲 张曼玉 张柏芝 周迅 巩俐 刘晓庆 瞿颖 刘德华 刘青云 梁朝伟 杨家辉 钟镇涛 刘松仁 汤镇业 汤镇宗 孙楠 张艺谋 冯小刚 雪村 英打 赵本山 催永远
参考“杨树勤主编. 卫生统计学. 第三版. 北京: 人 民卫生出版社. 1996.” p138.
SampleXS
SampleXS
设计效应（design effect）
单纯随机抽样或系统抽样: 1 整群抽样: >1 (根据经验、参考文献估计)
例如，免疫覆盖率调查和营养状况调查: 2
练习
1. 固定其它参数，只增加或减少总体人数(1,000、 10,000、100,000、…、100,000,000)，看样本 量的变化趋势； 2. 固定总体人数在1,000,000，增加或减少现患率(容 许误差按0.1P计算)，看样本量变化趋势； 3. 固定总体人数在1,000,000，并固定现患率，增加 或减少容许误差，看样本量变化趋势； 4. 固定总体人数在1,000,000，同样的参数，分别用 SampleXS和EpiCalc2000计算样本量，看两者之 间的关系，可改变设计效应值试试。 体会样本量影响因素的作用方式