BiostatKit / Cỡ mẫu / Cỡ mẫu cho một tỷ lệ
Công cụ tính cỡ mẫu cho một tỷ lệ
Tìm số người tham gia cần có để ước lượng một tỷ lệ hiện mắc với sai số cho phép bạn chọn. Bạn nhận được con số, KTC 95% kỳ vọng, một câu cho phần Phương pháp và mã R.
Số liệu của bạn không rời trình duyệt. Không đăng ký, không quảng cáo.Kết quả
Số người tham gia cần có cho một tỷ lệ.
Câu dán vào bản thảo của bạn
Viết theo văn phong báo Việt từ chính số của bạn. Bạn đối chiếu với thiết kế nghiên cứu của mình trước khi nộp bài.
Bảng kiểm báo cáo
- STROBE 2007 (nghiên cứu quan sát): giải thích cỡ nghiên cứu được xác định thế nào (mục 10).
- CONSORT 2010 (thử nghiệm): cỡ mẫu được xác định thế nào (mục 7a). Với khảo sát hiện mắc thì áp dụng mục 10 của STROBE.
- Nêu tỷ lệ kỳ vọng, sai số cho phép, mức tin cậy, và tỷ lệ kỳ vọng lấy từ đâu (số liệu thử nghiệm thăm dò hoặc một nghiên cứu được trích dẫn).
Câu cho phần Phương pháp. Cỡ mẫu để ước lượng một tỷ lệ được tính bằng BiostatKit [1] theo công thức của Cochran [2].
[1] BiostatKit. Công cụ tính cỡ mẫu cho một tỷ lệ. Truy cập [ngày]. [URL]
[2] Cochran WG. Sampling Techniques. 3rd ed. New York, NY: Wiley; 1977.
Chạy lại bằng R
Mã đã điền sẵn số của bạn. Bạn dán vào R hoặc RStudio rồi so kết quả.
Công cụ này đã được đối chiếu với SciPy và statsmodels trên 2 ca chuẩn và khớp đến 4 chữ số có nghĩa. Xem nhật ký kiểm chứng.
Cách tính cỡ mẫu
Là gì
Với nghiên cứu hiện mắc, bạn chọn mức chính xác mong muốn cho câu trả lời. Cỡ mẫu là số người tham gia để khoảng tin cậy 95% (hoặc 90%, 99%) quanh tỷ lệ kỳ vọng có nửa độ rộng đúng bằng mức bạn yêu cầu.
Trang này tính thế nào
n = Z² x p x (1 - p) / d² với p là tỷ lệ kỳ vọng, d là sai số cho phép tính theo tỷ lệ, và Z là phân vị chuẩn ứng với mức tin cậy (1,96 cho 95%).
Với quần thể có cỡ N: n' = n / (1 + (n - 1) / N). Cả hai giá trị đều được làm tròn lên tới người tham gia nguyên kế tiếp.
Giả định
- Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn, nên mỗi thành viên của quần thể có cùng cơ hội được chọn.
- Xấp xỉ chuẩn (Wald), dùng được cho các tỷ lệ cách xa 0% và 100%. Với tỷ lệ dưới khoảng 5% hoặc trên 95%, bạn dùng phương pháp chính xác hoặc dựa trên Wilson.
- Sai số cho phép là sai số tuyệt đối (điểm phần trăm), không phải tương đối.
Lỗi hay gặp
- Quên người không trả lời. Bạn chia kết quả cho tỷ lệ trả lời kỳ vọng (với 80% thì chia cho 0,8).
- Bỏ qua hiện tượng theo chùm. Khi chọn mẫu theo chùm, bạn nhân với hệ số thiết kế.
- Dùng công cụ này để so sánh hai nhóm. Việc đó cần tính năng lực: bạn xem công cụ cho hai nhóm.
- Lẫn 5% với 5 điểm phần trăm. Sai số tương đối 5% trên tỷ lệ hiện mắc 20% là 1 điểm.
Câu hỏi thường gặp
Nếu tôi không biết tỷ lệ kỳ vọng thì sao?
Bạn dùng 50%. Giá trị này cho cỡ mẫu lớn nhất nên bạn an toàn. Số liệu thử nghiệm thăm dò hoặc một nghiên cứu đã công bố trên quần thể tương tự cho con số tốt hơn và nhỏ hơn.
Khi nào dùng hiệu chỉnh quần thể hữu hạn?
Khi mẫu chiếm hơn khoảng 5% quần thể, ví dụ 400 trong 2 000 bệnh nhân của một bệnh viện. Với quần thể lớn hoặc chưa biết cỡ thì bạn để trống.
Vì sao kết quả được làm tròn lên?
Một mẫu 384,2 người không tồn tại, và làm tròn xuống sẽ cho bạn độ chính xác thấp hơn mức đã định.
Số liệu của tôi có bị lưu hay gửi đi đâu không?
Không. Mọi phép tính chạy ngay trong thẻ trình duyệt của bạn. Không có gì được tải lên, và trang vẫn chạy khi mất mạng sau khi đã tải xong.
Công cụ liên quan: Công cụ tính tỷ số chênh (OR) · Công cụ tính độ nhạy và độ đặc hiệu
Học tiếp
Công cụ này tính từ vài con số. Muốn hiểu vì sao các con số đáng tin và đọc chúng thế nào trong bài báo của bạn, khóa học và sách "Thống kê cơ bản" đi từng bước, bằng ví dụ y khoa.