“两组均值比较优效性设计统计效能估计”使用说明

发布于 2023年10月14日 星期六 11:52:06 浏览:463
原创不易,转载请注明来源,感谢!

使用以下案例介绍“两组均值比较优效性设计统计效能估计”使用说明。点击进入梦特云统计-样本量计算模块

一、案例

欲评价某新型血管紧张素Ⅱ拮抗剂治疗高血压病的效果,主要终点指标为用药后舒张压下降值。与安慰剂按优效性试验进行设计,以1:1的比例安排受试者,预计两组血压平均下降的差值为13.50 mmHg,两组总体标准差为7.55 mmHg,优效性界值为10.00 mmHg。若研究共纳入198名研究对象,检验水准α取单侧0.025,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”。
  • 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”。
  • 试验组样本量:研究共纳入198名研究对象,并以1:1的比例安排受试者,即试验组样本量为198/2=99。本研究输入“99”。
  • 试验组/对照组样本量比例:本研究以1:1的比例安排受试者,为平衡设计,输入“1”。
  • 对照组均值:常来源于文献或大样本调查。本研究中并未交代对照组均值,提供的信息为“预计两组血压平均下降的差值为13.50 mmHg”。因为本研究为优效性设计中,因此只需要满足实验组均值与对照组均值差为13.50即可。此处输入任意值,如输入“0”。
  • 试验组均值:由于在对照组均值输入了“0”,为满足“实验组均值与对照组均值差为13.50”的条件。此处需要输入“13.50”。
  • 优效性界值:试验药比对照药优于某一具有临床意义的数值才认为是优效,这一具有临床意义的数值即优效性界值。优效性界值的确定一般是由临床专家、监管机构、统计学者根据相关临床特性,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“10.00”。
  • 总体标准差:可通过文献或预试验获得。本研究中即两组药物治疗后血压下降值的总体标准差,输入“7.55”。
  • 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)。

图1

三、结果解读

图2为计算结果的简要展示,可知:此案例采用t分布进行power值计算,设定α为0.025,试验组样本量为99,优效性界值为10,试验组均值为13.5,对比组均值为0,试验标准差为7.55,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0.90070。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, 2018:50.

图2

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。

图3

关于“两组均值比较优效性设计样本量计算”使用说明详见梦特官网

End
文章目录 沉浸式阅读