病例对照研究旨在调查与疾病发生、发展相关的危险(或保护)因素，研究对象包括有病的病例组和无病的对照组。包括1:1、1:2、1:3、…、1:R匹配，一般不＞1:4。其实施过程为随机抽取N例患者，其中一些患者曾暴露过危险因素。将患者按混杂变量(如年龄、性别等)水平进行分层，对于每一个选定的病例患者，从同一层(组)随机抽取M例匹配的无病者组成对照组。要对具有相同混杂变量的暴露和未暴露患者发生该疾病的优势比(OR)进行估计，并假设OR在所有层次的混杂变量中都是恒定的。
\(OR=\frac{p_{1} /\left(1-p_{1}\right)}{p_{0} /\left(1-p_{0}\right)} \)其中，P1为病例组暴露于危险因素的概率，P0为对照组暴露于危险因素的概率。
本文介绍匹配设计的病例对照研究比例的差异性检验 (Tests for Two Correlated Proportions in a Matched Case-Control Design)样本量计算过程及注意事项。
一、案例数据
在一项食道癌与饮酒的病例对照研究中，欲采用1:2匹配设计，资料显示对照人群的饮酒率为20%，OR=2.0，病例组与对照组饮酒的相关系数为0.2。取α=0.05，β=0.10，试估计所需的样本含量？
二、案例分析
本研究采用1:2匹配的病例对照研究设计，暴露因素为饮酒，食道癌患者为病例组，未患食道癌者(正常人群)为对照组，若要计算两相关样本的样本量，需要以下几个参数：
1. 每个病例所匹配的对照人数M，本例为2。
2. 对照组危险因素的暴露率P0，本例中为0.2。
3. 优势比OR，本例为2.0。
4. 病例组与对照组暴露的相关系数Phi，为0.2。
5. 检验水准α (通常取0.01至0.1，本研究取0.05)。
6. 检验功效1-β (通常为0.8或更高，本研究取0.9)。
6. 脱失率DR (通常不宜超过20%，本研究取10%)。
三、软件操作
(一) 方法选择
在左侧界面中依次选择“Procedures (程序)”—“Proportions (比例)”—“Two Correlated(Paired) Proportions (两相关/配对样本比例)”—“Test(Inequality) (非均衡性检验)”—“Tests for Two Correlated Proportions in a Matched Case-Control Design (匹配设计的病例对照研究的两相关样本比例的差异性检验)”，见图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(Cases)”，表示计算病例组的样本量。
②Power and Alpha：Power为把握度，填写“0.90”；Alpha为检验水准，填写“0.05”。
③M (Number of Controls per Case)：表示每例患者对应的对照人数，允许取值≥1。当M为1时，使用McNemar检验来分析数据。此处填“2”。
④P0 (Probability that a Control is Exposed)：即对照组危险因素的暴露率。如果匹配变量独立于风险因素，则可以使用一般人群中风险因素的基线暴露率。必须在0和1之间，此处填“0.2”。
⑤OR (Odds Ratio)：表示优势比，OR是暴露于该风险因素的个人的疾病概率与未暴露于该风险因素的个人的疾病概率之比。例如，OR为2.0意味着暴露于危险因素的受试者患该疾病的可能性是未暴露者的2倍。该值必须大于零，通常大于1，本例填写“2.0”。
⑥Phi (Correlation between Case and Control)：即病例组与对照组暴露的相关系数，是一个病例受试者与第一个相应的对照受试者之间的暴露相关性。相关性可以在-1和1之间，但是只能使用正相关。当没有其他信息可用时，Dupont(1988)建议使用0.2，因此，此处填“0.2”。
(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)”。
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，可知计算的病例组样本例数(N1)为99，则对照组样本例数(N0)为198。
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，本研究中病例组样本例数(N1)为110，则对照组样本例数(N0)为220。。
图7为此次样本量估算整个过程的详细参数设置汇总。
五、结论
该案例为匹配设计的病例对照两相关样本比例的差异性检验，已知病例组(食道癌患者)与对照组(未患食道癌者）采用1:2匹配设计，暴露因素为饮酒，对照组的饮酒率为20%，饮酒者的患食道癌的危险性是非饮酒者的2倍(OR=2.0)。若取检验水准0.05，检验功效为0.90，病例组与对照组暴露的相关系数为0.2，则至少需要99例食道癌患者和198例对照组。若考虑10%的脱失率，则至少需要110例食道癌患者和220例对照组。