统计干货 | 优效性假设检验样本量计算方法
优效性(superiority)检验是研究一种药物的疗效是否优于另一种药物(或安慰剂)。通常情况下,以安慰剂为对照的试验应当做优效性检验。
假设检验过程
(资料图片)
T药疗效-C药疗效≥Δ?
在统计学上,与界值相比,若P≤0. 025(或0.05),可认为T药好于C药
Δ ≥0,具体根据情况和临床意义设定
假设检验(两个有效率比较)
H0: πT- πC ≤ Δ
H1: πT- πC > Δ
这是一个单侧检验
结果解读:
差值及置信区间大于Δ,证明是优效的,T药有利。
优效性解读
优效性界值取值分为高优和低优的两种情况
高优:结局指标越高,说明干预效果越好,比如 SF-36 生命质量评分之类,一般情况下干预组均数要远远好于对照组,此时优效性界值略低于其差值 (比如差值是5,则优效性界值为 1-4 之间都可考虑)
低优:结局指标越低,说明干预效果越好,比如肥胖人群的 BMI 指数之类,一般情况下干预组均数远低于对照组,此时优效性界值高于均差 (比如 BMI 指数是-3,则优效性界值为-1,或者-2 都可以考虑)
优效性界值没有标准答案,可大可小,甚至可以设置为 0 值。尤其要根据临床意义去决定
样本量计算案例操作
在临床研究的设计阶段,确定样本量是首先需要考虑的问题,且样本量的大小必须合理;如果样本量过小,达不到所要求的检验效能,会出现假阴性的结果;样本量过大,提高了检验效能,但会导致研究实施过程中人力、物力、财力和时间的浪费。
两组均数优效性检验设计样本量计算案例:
一项随机对照试验研究,探讨降压药的效果。采用完全随机的方法将研究对象分为两组(试验组和对照组),结局指标是药物的降压效果。如果A药降低收缩压能力高于对照药10mmHg,则有临床意义,估计A实际降压能力高于对照药15mmHg。合并标准差为8mmHg。1:1平行对照有效性试验,单侧检验α为0.025(下方填写0.05双侧),把握度(检验效能)1-β=90%,需要多少样本量?
风暴统计样本量计算使用教程
1.进入浏览器:搜索“风暴统计”
2.风暴智能统计——样本量计算
3.两组均数的比较样本量计算——优效性设计(本案例是一项优效性研究,结局指标定量数据。)
4.填写参数,计算样本量
根据案例计算样本量:
α值=0.005
β值(1-power)=0.1
实验组与对照组的样本量比值1:1
总体标准差=8mmHg(合并标准差)
实验组与对照组预期差值=15mmHg
优效性界值=10mmHg
得到以下结果:
对应输入参数后,可直接得出样本量计算结果,并且下方为大家提供了文字描述模板,参考文献也附上了,诸位复制后稍作修改即可。
风暴统计的样本量计算器非常方便,你只要输入相应的参数,就能给出样本量计算结果!而且直接提供样本量计算报告,参考文献也附上了!还是免费开放的哦,诸位不妨亲自体验一把!
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