“两组率比较非劣效设计样本量计算”使用说明

一、案例

目前正在设计一项针对某皮肤病治疗方法的研究，从既往研究已知，标准疗法的治愈率为60%，但副作用较多。目前有一种新的疗法能有效减轻标准疗法产生的副作用，因此，即使新疗法的效果略低于目前的疗法也认为可被采用。如果新疗法的实际治愈率为58%，设置非劣效性界值为10%。

假设检验水准α取0.05，统计效能1-β取0.9，失访率取10%。试计算样本量。

二、软件操作

• 计算类型：选择“样本量计算”。
• α：为I类错误/检验水准，在优效性和非劣效性设计中常取单侧检验0.025，在等效性设计中常取双单侧检验0.025，本研究输入“0.025”。
• power (1-β)：β为II类错误，常取0.1、0.2。1-β为统计效能，即检验功效，一般不低于0.8。本研究输入“0.9”。
• 试验组/对照组样本量比例：本研究未交代两组比例，一般为平衡设计，输入“1”。
• 对照组发生率：常来源于文献或大样本调查。本研究为标准疗法的治愈率，如输入“0.6”。
• 试验组发生率：常来源于文献或预调查。本研究为新疗法的实际治愈率为，输入“0.58”。
• 非劣效界值：两组药物疗效差值的临床最大允许值。试验药的疗效即使比对照药差，但在临床上是可以容忍的，“差得可以容忍”的临床最大允许值。非劣效界值的确定一般是由临床专家、监管机构、统计学者根据各自的临床特性，即疾病的自然过程、已有药物的疗效、所选择的目标变量等综合考虑，审慎确定。本案例输入“0.1”。
• 失访率(%)：即脱失率，一般不超过20%，本研究输入“10%”。
• 保留小数位数：默认为5，保持不变。

输入上述参数后点击“计算”(图1)，即可得到计算结果(图2)。

三、结果解读

图2为计算结果的简要展示，可知：此案例采用正态近似法进行样本量计算，设定统计效能power(1-β)为0.9，α为0.025，试验组发生率为0.58，对比组发生率为0.6，非劣性界值为0.1，试验组/对照组样本量比例为1，根据样本量计算公式[1]得对照组样本量为794例，试验组样本量为794例，总样本量1588例，此样本量下实算power为0.90001。假定失访率10.0%，对照组样本量需要883例，试验组样本量需要883例，总样本量需要1766例。计算公式及更多信息请下载word版本报告。

[1] Shein Chung Chow, Jun Shao, Han sheng Wang, et al. Sample size calculations in clinical research (third edition) [M]. Taylor & Francis, 2018:77.

点击图1中的“报告下载”，可获得本次计算的详细报告。详细报告中展示了“样本量计算”小工具说明、计算公式、结果解读和参考文献四部分内容。详见图3。

本案例的PASS软件计算结果详见梦特官网医学研究之两独立样本定性资料样本量计算——率差的非劣效性检验。