一、案例数据
为了比较A疗法和B疗法在小细胞肺癌患者中的预后情况,某研究计划在术后五年内跟踪观察两组患者的复发率,每6个月定期随访,共获得10次随访结果。已知A疗法治疗的患者术后复发率为70%,B疗法治疗的患者术后复发率为85%,采取自相关系数0.7的复合对称协方差模式,试估计所需的样本含量。
二、案例分析
本例中A、B疗法对应两组患者,形成两个独立样本,定期随访构成重复测量资料,针对复发率进行差异性检验,需要以下几个参数:
1. 每个观查对象重复测量的点数M,本例为10。
2. 备择假设H1下第一组“成功”的比例,本例为0.7。
3. 第二组“成功”的比例,本例为0.85。
4. 检验水准α (通常取0.01至0.1,本例取0.05)。
5. 检验功效1-β (通常为0.8或更高,本研究取0.9)。
6. 相同对象观察值的相关系数,本例为0.7。
7. 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)”—“Proportions (比例)”—“Two Independent Proportions (两独立样本比例)”—“Repeated Measures (重复测量设计)”—“Tests for Two Proportions in a Repeated Measures Design (重复测量设计的两个比例的检验)”,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”,表示本分析的目的是用于计算样本量。
②Test Statistics Based On:指定检验统计量的类型,本例选择“Difference: P1-P2”,表示基于率差的检验统计量进行样本量计算。
③Alternative Hypothesis:指定备择假设H1的单双侧检验,本例选择“Two-Sided”。
④Power and Alpha:Power为把握度,填写“0.90”;Alpha为检验水准,填写“0.05”。
⑤Group Allocation:选择“Equal (N1=N2)”,表示每组的样本量相等。
⑥Input Type:指定效应大小的输入类型,若已知优势比可选“Odds Ratio”,若已知两组样本率的大小,可选“Proportion”,本例选择“Proportion”。
⑦P1(Group 1 Proportion|H1):即备择假设H1下第一组“成功”的比例,本例填“0.7”;P2(Group 2 or Control Proportion):即基线比例或第二组“成功”的比例,本例填“0.85”。
⑧M(Number of Time Points):即每个观察对象重复测量时的点数,本例为“10”。
⑨Covariance Type:选择将在混合模型分析中使用的主体内协方差结构,可以选择Compound Symmetry(复合对称协方差结构)、AR(1)(自回归阶1协方差结构)、Banded(1)(带状阶1协方差结构)、Simple(简单协方差结构),本例选择“Compound Symmetry”,即在主体内方差-协方差矩阵的对角线上的所有方差等于2 σ,所有的协方差等于2 ρσ。
⑩Rho(Autocorrelation):即相同对象观察值间的相关系数,本例为“0.7”。
(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,可知计算的样本例数(N)为118,即两组各需要118例。
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,本研究中为每组各132例。
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
在本次重复测量设计中,若组1复发率为0.7,组2复发率为0.85,当重复测量次数M为10,且两组相关系数为0.7时,取α =0.05,β =0.1,使用复合对称协方差结构进行混合效应模型分析,则每组至少需要118的样本量,若考虑10%的脱失率,则每组至少需要132的样本量。