文档介绍：样本量功效
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随机化过程
随机抽样
随机分组
样本量的估算
研究功效的估算
计算机程序包 在流行病学中的应用
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iCalcSamplePrecisionSingle proportion
2. 计数资料
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EpiCalc 2000
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EpiCalc 2000
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已知某乡人口4537人，欲调查某病患病率。估计患病率为2%，%，设计效应（design effect）设为2，计算所需样本量。
现况研究
3. 在有限总体中进行抽样调查
参考“杨树勤主编. 卫生统计学. 第三版. 北京: 人民卫生出版社. 1996.” p138.
SampleXS
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SampleXS
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设计效应（design effect）
单纯随机抽样或系统抽样: 1
整群抽样: >1 (根据经验、参考文献估计)
例如，免疫覆盖率调查和营养状况调查: 2
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练****br/>固定其它参数，只增加或减少总体人数(1,000、10,000、100,000、…、100,000,000)，看样本量的变化趋势；
固定总体人数在1,000,000，增加或减少现患率()，看样本量变化趋势；
固定总体人数在1,000,000，并固定现患率，增加或减少容许误差，看样本量变化趋势；
固定总体人数在1,000,000，同样的参数，分别用SampleXS和EpiCalc2000计算样本量，看两者之间的关系，可改变设计效应值试试。
体会样本量影响因素的作用方式
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队列研究
工作时序
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样本量计算中需考虑的几个问题
抽样方法
暴露组与非暴露组的比例: 非暴露组的样本量不宜少于暴露组，通常采取等量
失访率: 例如10%
队列研究
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影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比
一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1-
差/比值越大，所需样本量越小
队列研究
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影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比
一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1-
率差固定: p0越大率比越小所需样本量越大
率比固定: p0越大率差越大所需样本量越小
暴露组人群发病率p1固定: p0越大率比/差越小所需样本量越大
队列研究
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影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比
一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1-
==
队列研究
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影响因素
暴露组与对照组人群发病率之差/比
一般人群(对照人群)中所研究疾病的发病率p0
显著性水平:
效力(把握度, power): 1-
(1-)越大，即越小，所需样本量越大
==
队列研究
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用队列研究探讨孕妇暴露于某药物与婴儿先天性心脏病之间的联系。已知非暴露孕妇所生婴儿的先天性心脏病发病率(p0)，，设=（双侧），=，求调查所需的样本量。
队列研究
李立明主编. 流行病学. 第5版. 北京: 人民卫生出版社. 2003. p68.
EpiCalcSampleSizeTwo rates
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EpiCalc 2000
×=
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EpiCalc 2000
考虑失访：N=2332/=2591
如果不是单纯随机抽样，还需适当增加样本
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病例对照研究
工作时序
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影响因素
研究因素在对照组中的暴露率P0
预期的该因素引起的相对危险度RR或暴露的比值比OR
1-
病例对照研究
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拟进行一项非匹配设计的病例对照研究，探讨吸烟与肺癌的关系。，人群中的吸烟率约为20%，设=（双侧），=，估计样本含量（病例组和对照组采用相等样本量）