導語：樣本含量估算方法實驗設計論文一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

本文以廣東省科技計劃項目課題－磷酸酰肌醇－3激酶（PI3K）對小鼠氣道炎癥影響的實驗研究為案例，介紹公式法、PASS軟件Simple法和Stata軟件計算法這3種樣本含量估算方法的實際應用，并通過實驗所得數據驗證其檢驗效能，判斷3種方法確定的樣本含量是否合理有效，為醫學工作者實驗設計時估算樣本含量提供一定實踐經驗借鑒。

1材料與方法

1．1材料1．1．1材料Balb／c小鼠：由廣州醫學院動物中心提供，4～6周齡，雄性，清潔級，體質量20～25g，無卵清蛋白（OVA）飲食。致敏液：由0．08％OVA0．1mL（美國Sigma公司）和等體積液態鋁（美國Pierce公司）混合。LY294002（PI3K抑制劑）：美國Sigma公司提供。1．1．2動物分組分組方法：隨機數字表法。組別：OVA組、LY294002組和對照組。1．1．3實驗方法OVA組：本組小鼠于第0、7、14天腹腔注射致敏液0．2mL，第15天將小鼠置于透明密閉容器中以1％OVA溶液10mL霧化吸入，每次20min，隔日一次，連續5周。LY294002組：同期同時給予注射致敏液和吸入OVA，第13天開始經尾靜脈給予LY294002，用量為7．5mg／kg，連續3d每天1次，第15天于吸入OVA前30min給藥。對照組：同期同時給予相同體積生理鹽水腹腔注射及霧化吸入。觀察指標：支氣管肺泡灌洗液（BALF）中細胞分類計數、骨髓懸液和肺組織學檢查。通過實驗檢測LY294002對OVA致敏哮喘小鼠肺組織病理、BALF和骨髓中細胞分類的影響，計數細胞總數和嗜酸性粒細胞（Eos）并進行統計學分析［3］。1．1．4實驗目的運用公式法、PASS軟件Simple法和Stata軟件計算法求得本實驗的樣本含量，并通過實驗所得數據驗證其檢驗效能，判斷3種方法確定的樣本含量的有效性。1．2方法1．2．1公式法介紹n＝［（Zα／2＋Zβ）＊σ／δ］2，n為所需要的樣本含量，δ為總體差值，σ為總體標準差，Zα／2為標準正態分布的雙側臨界值；Zβ為正態分布的單側臨界值。1．2．2PASS軟件介紹PASS是樣本含量估計和效能分析中常用的一款優秀的統計分析軟件［4］。它界面良好、功能齊全，可以進行描述性統計、相關及回歸分析、實驗設計、生存及可靠性分析、統計圖表繪制等操作，只需要輸入相應的參數，即可實現對樣本含量或檢驗效能的預測。常用方法有Com－poundSymmetry法、AR法、Banded法和Simple法。本實驗研究選用Simple法。1．2．3Stata軟件介紹Stata是一個功能強大的統計分析軟件，它可以進行t檢驗、參數估計、協方差分析、單因素和多因素的方差分析、方差齊性檢驗、缺項數據的處理、正態性檢驗等一般分析。它采用具親和力的窗口接口，操作靈活簡便、學習方便，使用者可以通過Stata官方網站學習使用方法。該軟件用于樣本含量和檢驗效能估計的主要命令是sampsi（samplesizeandpower），命令格式為：．sampsi＃1＃2［，一般選擇項］［重復測量選擇項］。＃1表示處理前測量的均數，＃2表示處理后測量的均數。一般選擇項包括：檢驗效能、檢驗水平、n1與n2樣本量的比值、sd1／sd2（sd為標準差）、單側／雙側檢驗、單樣本（缺省時為兩樣本比較）。常用方法有change法、post法和ancova法，本試驗研究選用ancova法。

2結果

2．1參數設置Ⅰ類錯誤概率大小α越小，所需要的樣本含量越大，通常情況下α取0．05，可取單側或雙側用統計學檢驗。選擇雙側檢驗的條件是研究結果高和低于效應指標的界限均有意義，所需樣本量就大；選擇單側檢驗條件是研究結果僅高或低于效應指標的界限有意義，所需樣本量就小。Ⅱ類錯誤概率大小β越小，檢驗效能1－β越大，所需樣本量也越大，一般要求檢驗效能不低于0．80，一般只取單側，本實驗取β＝0．1。n1與n2樣本量的比值常用的為4∶1、2∶1、1∶1，考慮成本最低取1∶1。總體標準差σ或總

體率π，常根據預實驗及前人的研究結果或統計理論進行估計，根據何勝東等［5］的研究結果和其他資料，取π＝0．7，σ＝7．87。容許誤差δ是指研究者要求的或客觀實際存在的樣本統計量與總體參數間或樣本統計量間的差值，本實驗認為Eos百分比降低80％以上為有效，取δ＝0．8σ。2．2計算結果公式計算值為12只，PASS軟件Simple法計算值為8只（見圖1），Stata軟件計算值為10只（由于軟件界面圖較復雜，本文不截取界面圖）。2．3實驗結果本實驗研究向廣州醫學院病理教研室咨詢了實驗材料的費用，根據以往的文獻研究經驗并考慮統計方便，最終確定樣本含量為10只。但考慮樣本的非正常失效（如取樣失敗、死亡等），筆者增加2只作為備份，將樣本編號為1～12號。本實驗在實驗過程中未出現樣本的非正常失效，12只小鼠都取到了真實有效的實驗數據。實驗研究結束后，筆者驗證了LY294002組對OVA組的檢驗效能，樣本數為8只取樣本編號為1～8號的數據，定為A組；樣本數為10只，取樣本編號為1～10號的數據，定為B組；樣本數為12只，取樣本編號為1～12號的數據，定為C組。其計算結果：所有組別1－β＞0．90（數據見表1），說明這3種方法計算的樣本數都是合適有效的。

3討論

醫學試驗研究設計包含專業設計和統計設計兩部分內容，統計設計對于保證研究結果的可靠性、科學性、重現性，具有非常重要的意義［6］。樣本含量估計與檢驗效能估算是統計設計中最重要的環節之一。只有科學地確定樣本含量才能確保研究的可靠性和研究結果的可信性。樣本含量的估計原則：在保證試驗研究結果具有一定可信度（1－α），又具有一定檢驗效能（1－β）的前提下，估算出能夠達到主要研究目標所需要的研究對象最小例數，以便通過樣本研究結果來推斷總體特征。其中α和β的取值大小是由試驗設計人員希望達到的可信性和檢驗效能而確定。有時試驗者會考慮到樣本意外丟失（如動物的非正常生病或死亡，人員的失訪等），會在估算出的最少樣本例數上比例不能太大，增加10％～20％即可，因為盲目追求大樣本量可能導致更多混雜因素的產生（如動物個體體質相差太大等），導致更大或更多的偏倚發生。醫學工作者習慣用公式計算法、查表法、文獻法和專家咨詢法等方法估算樣本含量，這些方法主觀因素對估算結果影響大，而統計軟件由于操作簡單，考慮的客觀因素多，計算結果相對合理。統計軟件除了本文介紹的PASS軟件和Stata軟件外，還有nQueryAdvisor軟件、SamplePower軟件（SPSS公司研發）、SASA軟件和SAS軟件等，使用方法都大同小異。本文采取的3種方法計算結果不相同但卻都是合理有效的，因為醫學試驗研究中樣本含量不是唯一的，不同的研究方法、研究目的，研究要求和研究資料決定了不同的樣本含量，從表1中可看出樣本含量也并不是越大越精確。這些樣本含量估算方法參考了研究個體的變異度、研究結果的精確度（抽樣誤差），但未考慮研究成本、可行性與倫理學要求對樣本含量的影響。

總之，估算樣本含量的方法有許多，統計軟件具有更客觀、更全面和簡單方便的優勢，在參數選擇正確的情況下其計算結果都是合理有效的，試驗研究人員要熟練掌握和運用，并以其計算結果為依據，正確分析試驗研究性質，再綜合考慮研究成本、可行性與倫理學要求對樣本含量的影響，最終確定合適的樣本數。

作者:喻寧芳喻寧芬單位:廣州市第一人民醫院南沙醫院檢驗科