BiostatKit English

BiostatKit / Cỡ mẫu / Cỡ mẫu cho hai nhóm

Công cụ tính cỡ mẫu cho hai nhóm

Tìm số người tham gia cần có ở mỗi nhóm để so sánh hai trung bình hoặc hai tỷ lệ với năng lực bạn muốn. Bạn nhận được con số cho từng nhóm, KTC 95% kỳ vọng của hiệu số, một câu cho phần Phương pháp và mã R.

Số liệu của bạn không rời trình duyệt. Không đăng ký, không quảng cáo.

Nghiên cứu của bạn

Bạn chọn loại kết cục trước. Nhập phần trăm ở đây, không nhập số người.

Tính theo đơn vị của kết cục. Bạn dùng hiệu số nhỏ nhất có ý nghĩa lâm sàng.
Giả định như nhau ở hai nhóm. Bạn lấy từ một nghiên cứu thăm dò hoặc một nghiên cứu đã công bố.
1 nghĩa là hai nhóm bằng nhau. 2 nghĩa là nhóm 2 gấp đôi nhóm 1.
Bạn để trống nếu không có. Mỗi nhóm được tăng lên để bù phần này.

Kết quả

Số người tham gia cần có để so sánh hai nhóm độc lập.

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

  • CONSORT 2010 (thử nghiệm): giải thích cỡ mẫu được xác định thế nào (mục 7a). Nêu hiệu số, độ lệch chuẩn hoặc tỷ lệ sự kiện, mức ý nghĩa, năng lực và tỷ số phân bổ.
  • STROBE 2007 (nghiên cứu quan sát): giải thích cỡ nghiên cứu được xác định thế nào (mục 10).
  • Nói rõ hiệu số và độ lệch chuẩn (hoặc các tỷ lệ) được giả định lấy từ đâu: một thử nghiệm thăm dò, một nghiên cứu được trích dẫn, hoặc hiệu số nhỏ nhất có ý nghĩa lâm sàng.

Câu cho phần Phương pháp. Cỡ mẫu để so sánh hai nhóm độc lập được tính bằng BiostatKit [1] theo các công thức xấp xỉ chuẩn do Lwanga và Lemeshow mô tả [2].
[1] BiostatKit. Công cụ tính cỡ mẫu cho hai nhóm. Truy cập [ngày]. [URL]
[2] Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva, Switzerland: World Health Organization; 1991.

Chạy lại bằng R

Mã đã điền sẵn số của bạn. Bạn dán vào R hoặc RStudio rồi so kết quả.

R 4.x · chỉ dùng R nền

    

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

Cỡ mẫu là số người tham gia ở mỗi nhóm để một kiểm định hai phía ở mức ý nghĩa của bạn (thường là 5%) có năng lực bạn chọn (thường là 80% hoặc 90%) phát hiện hiệu số bạn dự định. Năng lực là khả năng tìm ra một khác biệt thật sự có tồn tại.

Trang này tính thế nào

Hai trung bình: n1 = (1 + 1/k) x σ² x (Z1-α/2 + Z1-β)² / Δ² với σ là độ lệch chuẩn chung, Δ là hiệu số cần phát hiện và k = n2 / n1.

Hai tỷ lệ: n1 = [ Z1-α/2 x sqrt((1 + 1/k) x p̄ x (1 - p̄)) + Z1-β x sqrt(p1(1 - p1) + p2(1 - p2)/k) ]² / (p1 - p2)² với p̄ = (p1 + k x p2) / (1 + k).

Nhóm 1 được làm tròn lên, rồi nhóm 2 bằng k lần nhóm 1, cũng làm tròn lên. Khi có mất dấu theo dõi, mỗi nhóm được chia cho (1 - tỷ lệ mất dấu). KTC kỳ vọng của hiệu số dùng các cỡ nhóm đã làm tròn: hiệu số ± Z x SE.

Giả định

  • Hai nhóm độc lập, kiểm định hai phía, và cỡ mẫu đủ lớn để dùng xấp xỉ chuẩn. Với nhóm nhỏ hoặc tỷ lệ gần 0% hay 100%, bạn dùng phương pháp chính xác.
  • Với trung bình, độ lệch chuẩn như nhau ở hai nhóm.
  • Hiệu số bạn nhập là hiệu số thật bạn hy vọng phát hiện, không phải hiệu số bạn dự kiến thấy do may rủi.

Lỗi hay gặp

  • Lấy hiệu số thấy ở một nghiên cứu thăm dò nhỏ làm hiệu số dự định. Hiệu số của nghiên cứu thăm dò thường quá lớn. Bạn dùng hiệu số nhỏ nhất có ý nghĩa lâm sàng.
  • Quên mất dấu theo dõi hoặc người không trả lời.
  • Dùng công cụ này cho dữ liệu bắt cặp, thiết kế theo chùm, hoặc ngưỡng không kém hơn. Những trường hợp đó cần công thức khác.
  • Nhập nguy cơ tương đối. Bạn đổi trước: nhập tỷ lệ của nhóm chứng ở nhóm 2 và tỷ lệ của nhóm điều trị ở nhóm 1.

Câu hỏi thường gặp

Tôi lấy độ lệch chuẩn ở đâu?

Từ một nghiên cứu thăm dò hoặc một nghiên cứu đã công bố trên quần thể tương tự. Nếu bạn chỉ có khoảng giá trị, một cách ước lượng sơ bộ là khoảng giá trị chia 4, nhưng giá trị đã công bố vẫn tốt hơn.

Vì sao power.t.test của R cho thêm một người mỗi nhóm?

Trang này dùng xấp xỉ chuẩn. power.t.test dùng phân phối t, đòi thêm khoảng Z bình phương chia 4 người mỗi nhóm, tức khoảng 1 người. Với nhóm lớn, hai cách trùng nhau. Bạn báo cáo đã dùng phương pháp nào.

Tôi nên chọn tỷ số phân bổ nào?

Hai nhóm bằng nhau (tỷ số 1) cần tổng số người ít nhất với cùng một năng lực. Tỷ số 2:1 cần tổng số người nhiều hơn khoảng 12% với cùng năng lực; bạn chỉ chọn khi có lý do, như muốn có thêm số liệu an toàn của điều trị mới.

Kết quả là cho mỗi nhóm hay cho tổng?

Cả hai đều được hiển thị. Con số lớn là tổng, dòng bên dưới cho từng nhóm.

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: Cỡ mẫu cho một tỷ lệ · Cỡ mẫu: phân tích sống còn

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.

Xem khóa học thống kê Sách "Thống kê cơ bản" Cùng tác giả với BiostatKit.