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结构方程模型中样本量估计的蒙特卡洛方法
美国心理学会出版手册第六版强调研究者应在其论文中陈述样本量的确定方法,指出汇报统计功效(Statistical Power)值应当成为研究报告的常规内容.样本量估计对于验证性因子分析尤为重要,过大可能造成不必要的时间与资源的浪费,过小则直接影响研究结果的可信度.本文简单分析了国内近五年来教育心理学科以验证性因子分析为主要研究方法的论文,介绍了常用的几种用于确定验证性因子分析的方法,用实例说明了蒙特卡洛方法的具体应用.
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SAS、PASS、Stata三种常用软件样本量计算方法及结果差异的比较
目的：分析和探讨运用SAS、PASS、Stata 3种软件在两均数(率)比较中进行样本量估计的结果差异,推荐合适的样本量估计软件。方法通过设定不同的参数情况,分别运用3种软件计算各自样本量,并且与公式计算结果进行比较。结果在两均数比较时,Stata和PASS的样本量估计结果准确,不同的参数会影响SAS的结果；在两个率比较时,SAS准确,PASS的准确性与样本量大小有关系,Stata结果偏大且受不同参数的影响。结论不同软件计算结果并不一致,综合考虑推荐用SAS软件进行两样本均数(率)比较的样本量估计。
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序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计的样本量估计
目的 探讨临床试验中序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计的样本量计算方法.方法 在不同参数设置条件下,计算序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计所需要的样本量,并与传统的平行组设计、交叉设计等进行比较.结果 序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计相比于传统的平行组设计、交叉设计需要的样本量更少,其中,双向富集设计的优势更为明显.对于连续性结局变量,第二阶段的疗效越大,第一阶段的权重越小,需要的样本量越小.对于二分类结局变量,得分检验参数取9.8和6.2时,SPCD和TED分别需要的样本量少.假定两阶段疗效相同时,第一阶段分配到安慰剂组的比例取0.57和0.50时,SPCD和TED需要的样本量少.结论 在安慰剂效应较高或是没有彻底治愈方案的慢性疾病试验中,序贯安慰剂平行对照设计和双向富集设计相比于传统设计有很大的优势.
关键词： 序贯安慰剂平行对照试验 双向富集设计 样本量估计 -
单样本率精确概率检验的样本量估计方法及在Stata中的实现
目的 针对结局为二分类变量以率作为终点评价指标的单组临床试验,探讨基于二项分布原理进行精确概率法的样本量估计和假设检验,并借助Stata软件实现.方法 介绍了单组临床试验目标值法中渐进正态法进行样本量估计的方法和不足,重点阐述了精确概率法进行样本量的计算和假设检验的精确方法.并通过Stata软件实现精确概率法的样本量估计.结果 精确概率法进行样本量估计和假设检验可通过Stata编程方便实现.结论 研究者可借助Stata更加方便和准确地实现精确概率法估计单样本率检验的样本量,在实际研究中有较好的推广意义.
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单臂临床试验生存分析的样本量估计
目的 提出并验证单臂临床试验进行生存分析时的样本量估计方法.方法 通过理论公式的推导,得到单臂临床试验进行生存分析时样本量估计的计算公式,并采用STATA软件进行蒙特卡洛随机模拟,估计实际的检验效能,从而验证公式的准确性.结果 随机模拟结果表明在a=0.025和a=0.01的情况下,用本文提出的公式计算得到的样本量模拟得到的检验效能与预设的检验效能基本一致.结论 在单臂临床试验中利用本文的公式计算得到的样本含量能够达到预定的检验效能.本研究的成果为抗肿瘤药物的早期临床研究的样本量估计提供了可靠的依据.
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肿瘤药物临床试验中成组序贯设计的统计学考虑
成组序贯设计因其拥有较少的病例样本数和较早终止试验的可能性成为肿瘤药物临床试验设计方法的较好选择.如何科学有效地设计和应用成组序贯设计,本文通过Monte Carlo试验模拟,探讨肿瘤药物临床试验中成组序贯设计的期中分析次数、实施时间以及α消耗函数选取等问题,为读者系统指明如何去规划一次成组序贯试验以及如何确定其优的试验参数.模拟结果表明,成组序贯设计以时间点2∶1∶1折半划分的三次期中分析为好,其期望样本含量仅为420.53.Lan-Demets的五种α消耗函数中,1.5次幂和2次幂的α消耗函数拥有小期望样本含量约393例,相对于O'Brien-Fleming设计和Po-cock设计在整体上更显优势.
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随机对照药物临床试验样本量估计
如何正确估计样本量是随机对照药物临床试验设计阶段的主要研究内容之一.本文在对随机对照临床试验样本量估计的影响因素一一分析的基础上,通过实例介绍临床试验样本量估计的分析过程,并讨论了临床试验样本量估计中的注意事项,为随机对照临床试验正确估计样本量提供参考.
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两均数比较的优效性临床试验样本量估计
如何正确估计两均数比较的优效性临床试验样本量是试验设计阶段的主要研究内容之一。在介绍优效性试验基本概念和样本量估计公式的基础上，通过实例介绍两均数比较的样本量估计，并采用PASS软件演示估计过程，为随机对照临床试验正确估计样本量提供参考。
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基于精确度考虑的二分类数据样本量估计
目的：：对传统的二分类数据样本量估计方法进行调整，以达到同时兼顾假设检验效能和精确度的要求。方法：采用“两步法”将效应估计的显著性和精确度结合起来估计样本含量。在传统方法计算所得样本量的基础上，逐步增加样本量，并同时计算可信区间宽度低于期望宽度的概率，当此概率超过预先设定的水平时即可停止，即直到可信区间宽度达到要求的宽度为止。结果：增大后的样本量可以较好的兼顾显著性和精确度的要求。结论：为达到一定的精确度要求，对传统样本含量估计过程进行调整是必要的。
