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【单组率的非劣效性/优效性检验】样本量计算

  • 参数
α (检验水准[1])
1-β(检验效能[2])
P[3]
P0[4]
Δ (界值[5])
算法[6]
方差估计[7]
  • 说明
  • 结果输出

单组设计,比较率的差异(单一试验组终点与基线的比较,或率值与参考率值进行比较)是否非劣于或优于某一界值。

[6] 算法:
1)样本量不大的情况下,建议选择二项分布确切概率法进行样本量的估算(在左侧算法处进行选择);
2)计算结果较小时(≤ 100),Z-Pooled正态近似法计算所得样本量通常较确切概率法为少。

[1] 关于检验水准

[2] 关于检验效能

[3] P: 试验组(或终点)的率值;

[4] P0: 参比率值(或基线率值);

[5] 关于界值请注意界值的正负高优者,效应值越高越好,进行非劣效性检验,界值应为负值,若进行优效性检验,界值为正值;低优者,效应值越低越好,进行非劣效性检验,界值应为正值,若进行优效性检验,界值为负值。

[6] 算法:
1)样本量不大的情况下,建议选择二项分布确切概率法进行样本量的估算(在左侧算法处进行选择);
2)计算结果较小时(≤ 100),Z-Pooled正态近似法计算所得样本量通常较确切概率法为少。

[7] 方差估计(正态近似算法):
基于原假设估计方差,即根据P0来计算总体方差;基于样本估计方差,则是根据 P来估算总体方差。

注:

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