前面介绍了“医学研究之相关分析的样本量计算——Pearson相关系数的置信区间法”，本文主要介绍Spearman秩相关系数的置信区间(Confidence Intervals for Spearman’s Rank Correlation)的样本量估计。Spearman秩相关系数rs又称等级相关系数，是一个非参数性质(与分布无关)的秩统计参数，由Spearman在1904年提出，用来度量两个变量之间联系的强弱，其样本量计算过程及注意事项如下。
一、案例数据
某医生欲研究新生儿缺氧缺血性脑病(hypoxic-ischemic encephalopathy，HIE)临床分度(轻、中、重度)与其出生后第7天血浆MDA含量的关系，预期两者的秩相关系数rs为0.89，希望其95%CI宽度为0.2，试估计所需的样本含量。
二、案例分析
本研究中新生儿缺氧性脑病临床分度为等级资料，欲研究其与新生儿出生后第7天血浆MDA含量的关系，可采用秩相关系数来描述两随机变量间的相关方向和程度，其中秩相关系数的置信区间样本量计算需要以下几个参数：
1. 双侧置信区间宽度，本例中为0.2。
2. 秩相关系数的估计值，本例为0.89。
3. 检验水准α (通常取0.01至0.1，本研究取0.05)。
4. 置信度/可信度CL(即1-α，常用0.95或0.99，本研究取0.95)。
5. 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)”—“Correlation (相关)”—Confidence Interval (置信区间法)”—“Confidence Intervals for Spearman’s Rank Correlation (置信区间法检验Spearman秩相关系数)”，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。
②Interval Type：选择“Two-Sided”，表示使用双侧置信区间。
③Confidence Level(1-Alpha)：表示置信度CL，即为1-α，填写“0.95”。
④Width of Confidence Interval：表示双侧置信区间宽度，即从置信下限到置信上限的距离，范围介于0~2。本例填“0.2”。
⑤r (Sample Spearman’s Rank Correlation)：即样本Spearman秩相关系数的估计值，可以从既往研究、专家意见或预调查中获得，范围介于-1~1。本例填“0.89”。
(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31。
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35。
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
本研究中新生儿缺氧缺血性脑病临床分度为等级资料，因此使用了Spearman秩相关系数来描述临床分度与血浆MDA含量的相关方向和程度。已知双侧置信区间宽度为0.2，若取检验水准0.05，预期秩相关系数为0.89，则至少需要31例研究对象。若考虑10%的脱失率，则至少需要35例研究对象。