医学研究之两独立样本定量资料样本量计算——平均值比的优效性检验

发布于 2022年2月27日 星期日 10:50:30 浏览:2182
原创不易,转载请注明来源,感谢!

前面介绍了“医学研究之两独立样本定量资料样本量计算——平均值差的优效性检验”,主要用于结局为连续随机变量的平行组设计的优效性检验。当结局变量服从对数正态分布时,检验试验药的疗效优于对照药 (安慰剂对照或阳性对照药)则需要采用两独立样本平均值比的优效性检验 (Superiority by a Margin Tests for the Ratio of Two Means )。与两独立样本平均值差的优效性检验类似,两独立样本平均值比的优效性检验的检验假设也存在两种情形,第一,高优指标:即处理组总体平均值较大时为更优,如血红蛋白、肺活量等;第二,低优指标:即处理组总体平均值较小时为更优,如血压、血糖等。本文介绍两独立样本平均值比的优效性检验在样本量估算中的应用,具体计算过程及注意事项如下。

一、案例数据

某公司研发了一种新型带状疱疹病毒疫苗,并希望该药的疗效优于标准药物一定量。现采用平行组设计优效性试验来验证该疫苗效果是否优于当前使用的标准疫苗。设定优效性界值为0.20,有相关研究表明变异系数CV为1.50,假设真比值为1.50,取α=0.025,β=0.10,试估计该研究所需样本量。

二、案例分析

抗体滴度是疫苗效果评价的常用指标,根据既往经验,血清抗体滴度对数变换后服从近似正态分布,且本案例中两组样本的个案之间没有关系,因此满足两独立样本t检验的要求。

本例中,探讨新疫苗是否优于标准疫苗,采用平行组设计的优效性试验。两独立样本平均值比的优效性检验样本量估算,需要以下几个参数:

1. 优效性界限值MSMS=0.20是最常用的推荐值。本例填“0.20”。 

2. 真比值φ,即处理组与对照组的实际比值,本例为“1.50”。

3. 检验水准α (通常取0.01至0.1,本例取0.025)。

4. 检验功效1-β (通常为0.8或更高,本研究取0.9)。

5. 设定变异系数CV,本例填“1.50”。

6. 脱失率DR (通常不宜超过20%,本例取10%)。

三、软件操作

(一) 方法选择

在左侧界面中依次选择“Procedures (程序)”—“Means (均值)”—“Two Independent Means (两独立样本平均值)”—“Superiority by a Margin (优效性)”—“Superiority by a Margin Tests for the Ratio of Two Means (两独立样本平均值比的优效性检验)”,见图1。

图1

(二) 参数设置

在“Design (设置)”模块中按以下参数设置相应选项(图2):

①Solve For: 选择“Sample Size”,表示本分析的目的是用于计算样本量。

②Test: “Higher Means Are”表示两独立样本平均值比的优效性检验的检验假设,“Better”为高优指标,处理组平均值较大时更优,“Worse”为低优指标,处理组平均值较小时为更优。本例中指标为血清抗体滴度,应选择“Better”。

③ Power and Alpha: Power为把握度,填写“0.90”;Alpha为检验水准,填写“0.025”。

④ Sample Size: “Group Allocation”表示研究对象如何分配到不同组别中,根据不同的需求选择,本例中选择“Equal (N1=N2)”处理组和对照组的样本含量相等。

⑤Effect Size: “SM (Superiority Margin)”优效性界值,本例填写“0.20”;“R1 (True Ratio)”处理组总体平均值与对照组总体平均值之比,本例填写“1.50”。

⑥Coefficient of Variation: 设定变异系数CV,本例填写“1.50”。

图2

(三) 脱失率设置

在“Reports (结果报告)”模块中,勾选“Show Dropout-Inflated Sample Size Report (报告脱失样本量)”,在“Dropout Rate”中填写“10%”(图3),表示按照10%的脱失率计算样本量。设置好上述参数后点击“Calculate (计算)”。

图3

四、结果及解释

图4列出了该研究设计的相关参数和样本量计算结果,可知计算的样本例数为996 (N1=N2=498)。

图4

图5“References (参考文献)”列出了该计算过程中参考的相关文献;“Report Definitions (报告定义)”列出了各个参数的具体解释;“Summary Statements (报告概述)”为整个分析报告的摘要。

图5

图6“Dropout-Inflated Sample Size (脱失样本量)”为考虑了脱失率的样本量(N'),也是研究实际开展过程中需要达到的最低样本量,本研究中为1108 (N'1= N'2=554)。

图6

图7为此次样本量估算整个过程的详细参数设置汇总。

图7

五、结论

血清抗体滴度服从对数正态分布,采用两独立样本平均值比的优效性检验的样本量计算,已知优效性界值为0.20,处理组和对照组总体平均值比为1.50,变异系数CV为1.50。若取检验水准0.025、检验功效0.90,则至少需要996例受试者,才能观察到新型疫苗的疗效优于标准药物。若考虑10%的脱失率,则至少需要1108例研究对象。

End
文章目录 沉浸式阅读