心脑血管药理食管癌放疗增敏样本大小.ppt

样本含量 Sample Size 估计样本含量 是研究设计中的重要内容 是课题申请书质量的一个标志 是实际研究工作的需要 估计样本含量 主要依赖正态分布理论 只有在一些简单的研究设计中能够估计样本含量 估计得好不好,取决于所给条件 样本含量太大 成本大, 费钱, 费时, 费人力 往往降低研究质量 即使保证研究质量, 对结论的影响可能很小 因此 不要轻易说 样本含量越大越好 样本含量太小 估计的精度差 难以区别 偶然性—规律 难以发现差别-Ⅱ型错误 例如: 研究代乳粉能否代替牛奶 只用实验组与对照组各4头动物作研究, 体重增长均数差别没有统计学意义,因此认为可以用这种代乳粉代替牛奶 例如，某文报道 1975年，同一工厂作AFP普查，发现2例阳性，男36和39岁，1例即手术，左半肝切除，随访26月仍良好；另一例，当时拒绝手术，6个月后出现症状再手术，右半肝切除，18个月后死亡。这2例足以说明早期进行手术切除将有助于延长生存期。 为什么要估计样本含量？ 1. 控制统计量的抽样误差 在抽样研究中算得的统计量, 都有抽样误差, 应该要求统计量的抽样误差在一定限度内 例如： 调查60岁以上妇女血清雌二醇(E2,pg/ml)平均数,要求所得样本均数的误差(标准误)不大于2. 从4个方面控制统计量的抽样误差 1. 所有个体的同质性 2. 测量工具、方法、标准统一 3. 选择合适的抽样和分组方法 4. 控制样本含量 标准误的计算 n 都在分母中 标准误的计算 n 都在分母中 为什么要估计样本含量？ 2. 提高估计的精度 标准误小 可信区间窄 统计量对参数的离散度小 用统计量估计参数精度高 提高估计的精度 可信区间宽,表示估计的精度差 可信区间窄,表示估计的精度好 妇女血清雌二醇 可信区间 1. 11.2~13.4 估计精度好 2. 9.1~15.3 估计精度差 可信区间 表示 范围 ~ 包含 的可能性为95% 与 之差 的可能性为95% 越小,就是可信区间越小,也是估计的精度越高 提高估计的精度 把统计量与参数之差控制起来 提高估计的精度 样本含量越大, 越小 越能把 控制在较小范围内 为什么要估计样本含量？ 3. 减小Ⅱ型错误概率 假设检验中的Ⅱ型错误 备选假设对, 接受无效假设 有差别判断为无差别 假阴性错误 影响Ⅱ型错误概率大小的因素 观察指标的变异度大小 H0与H1差别大小 大小 样本含量大小 一些说法的质疑： 想说明吸烟无害 我一直吸烟，也没有得肺癌 某人不吸烟，也得了肺癌 为什么要估计样本含量？ 4. 对误差估计更好 也都有抽样误差 估计样本含量中的 一些基本概念 1. 无效假设和备选假设 传统: H0: 相等 H1: 不相等 血压相差1毫米汞柱 不具体 相等? 不相等? 为什么统计检验中有 无 因为备选假设都是A≠B，这是一个模糊的概念。要计算 必须把备选假设改为具体的 A－B＝K 无效假设和备选假设 新概念 H0: 相等 H1: 不相等 相等和不相等的含义？ 2. 最不利 概念 在 中, 由于含有符号 ,不是一个确切的值, 实际上还是不能直接估计样本含量. 最不利 对于 H0: , 其中 时, 最大. 所以 就是控制 的最不利情况 例如 H0: H1: 什么是控制