“两组率比较差异性分析统计效能估计”使用说明

一、案例

欲开展某新药对慢性胃炎疗效的研究。假设当前药物治疗的有效率为74%，预估新药治疗的有效率为79%，按照1：1平行对照开展设计，进行双侧差异性检验。若研究共纳入2250例研究对象，检验水准α取双侧0.05，试问该研究的统计效能是多少？

二、软件操作

• 计算类型：选择“统计效能(power)计算”。
• 检验类型：选择“双侧检验”。由于本研究用于检验有效率是否不同，但预先不指定哪个率更大，因此选择“双侧检验”。若是预先指定哪个率更大，则选择“单侧检验”。
• α：为I类错误/检验水准，常取0.05，本研究输入“0.05”。
• 试验组样本量：研究共纳入2250名研究对象，以1:1的比例安排受试者，即试验组样本量为2250/2=1125。本研究输入“1125”。
• 试验组/对照组样本量比例：本案例中按照1：1平行对照开展设计，输入“1”。
• 对照组发生率：常来源于文献或大样本调查。本研究中即当前药物治疗的有效率，输入“0.74”。
• 试验组发生率：可通过文献或预试验获得。本研究中即新药治疗的有效率，输入“0.79”。
• 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power值计算，设定α为0.05，检验类型为双侧检验，试验组发生率为0.79，对照组发生率为0.74，试验组/对照组样本量比例为1，根据power计算公式[1]，统计效能power(1-β)为0.80003。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。

关于“两组率比较差异性分析样本量计算”使用说明详见梦特官网。