科研客栈-统计分析

基线描述

介绍： 本工具可对多组数据（2-5组）自动进行单因素分析（独立样本t检验、方差分析、非参数检验和卡方检验等）并自动生成三线表。您需要上传原始数据并定义相关变量的参数。请将数据整理好，保证数据的变量名是字母或数字，原始数据中仅包含数字、不包含文字、符号等。

参数设置:

试验组的均值：

试验组的标准差：

对照组的均值：

对照组的标准差：

非劣效界值：

试验组与对照组的样本量比值：

Ⅰ类错误：

Ⅱ类错误：

失访率：

提交

参数设置:

试验组样本量：

试验组的均值：

试验组的标准差：

Ⅰ类错误：

对照组样本量：

对照组的均值：

对照组的标准差：

非劣效界值：

提交

两组独立样本均值非劣效的样本量计算

如果您第一次接触样本量计算，我们建议您先阅读文章《样本量估算和把握度计算的那些事》。下面是对本模块操作的具体介绍。本模块通过填写相关参数，直接生成可以放在基金申请书或论文中的样本量和把握度计算结果

参数注释：

样本量计算参数

1、试验组的均值：参考上例，应填8

2、试验组的标准差：参考上例，应填2.5

3、对照组的均值：参考上例，应填7

4、对照组的标准差：参考上例，应填2.2

5、非劣效界值：指标越高越好时填正数，反之填负数，参考上例，应填-2

6、试验组与对照组的比例：1，可在0.25-4之间选填

7、Ⅰ类错误：默认0.025，无需更改

8、Ⅱ类错误：默认0.2，可更改为0.1（所需样本量更多）

9、失访率：预计失访比例，默认0.2，可在0.05-0.2之间选填

把握度计算参数

1、试验组样本量：参考上例，应填65

2、试验组的均值：参考上例，应填9

3、试验组的标准差：参考上例，应填2.2

4、Ⅰ类错误：默认0.025，无需更改

5、对照组样本量：参考上例，应填65

6、对照组的均值：参考上例，应填8.6

7、对照组的标准差：参考上例，应填2.2

8、非劣效界值：指标越高越好时填正数，反之填负数，参考上例，应填-2

特注说明:

依据填写的参数，根据相关公式计算样本量和把握度，本平台保证公式及计算过程的正确性，计算结果与PASS等软件结果基本一致（不一致是因为保留小数规则不同）。计算方法的选择、相关参数的准确性决定样本量计算结果的准确性

样本量计算实例

一项研究想对比低剂量组vs常规剂量组在治疗肾病综合征方面的疗效，我们通过查文献（或预调查）得知：试验组肾病综合征平均8 ± 2.5天开始缓解，对照组为7 ± 2.2天，试验组缓解时间可以比对照组长，但不能超过2天（∆为2），该如何计算样本量呢？本研究的目标是比较低剂量组和常规剂量组治疗肾病综合征的缓解时间，验证低剂量组非劣于对照组。因此我们使用“两组独立样本均值非劣效的样本量计算”模块

数据样例:

运行后结果:

可点击下载word文档进行下载

结果解读: 结果提示：试验组样本量为69，对照组样本量为69。假定失访率为20%，则试验组至少需要样本量87，对照组至少需要样本量87

把握度计算实例

一项研究对比了低剂量组（试验组，n=65）vs常规剂量组（对照组，n=65）在治疗肾病综合征方面的疗效，结果发现试验组肾病综合征平均于9.0 ± 2.2天缓解，对照组缓解时间为8.6 ± 2.2天，组间均值差及其95%可信区间为0.4 (-0.79 to 1.59)，95%可信区间下限大于-2，满足非劣效假设，可认为试验组非劣于对照组。那这个结果我们有多大的把握呢？我们使用“两组独立样本均值非劣效的把握度计算”模块

数据样例:

运行后结果:

可点击下载word文档进行下载

结果解读: 结果提示：本研究的Ⅱ类错误β=0.014（假阴性可能性），把握度为98.6%