单样本率优效性检验的样本量计算

Python 3.10-3.12
R 4.1-4.4
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参数设定
单样本率优效性检验的样本量 - 计算说明
  • 参考文献:Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale,NJ: Lawrence Erlbaum.
    1. 本程序用于计算试验组单臂样本量。

      本程序使用二项枚举方法,计算结果与PASS、Stata结果有所不同,请留意。

    2. 二项枚举方法

      二项枚举方法适用于样本量较小或者精度要求较高的情况。 由于二项枚举方法基于精确的概率计算,所以在处理小样本数据时,它能够提供更准确的结果,避免了正态近似方法在小样本情况下可能带来的误差。 如果你希望在研究中获得更精确的统计功效分析结果,建议选择二项枚举方法。

    3. 双侧检验的统计假设

      零假设 (H0):历史对照的率(p1) 等于试验组的率(p2),即 p1 = p2

      备择假设 (Ha):历史对照的率(p1) 不等于试验组的率(p2),即 p1 ≠ p2

    4. 单侧检验的统计假设

      历史对照的率p1 < 试验组p2

      零假设 (H0):历史对照的率(p1) 不低于试验组的率(p2),即 p1 ≥ p2

      备择假设 (Ha):历史对照的率(p1) 低于试验组的率(p2),即 p1 < p2


      历史对照的率p1 > 试验组p2

      零假设 (H0):历史对照的率(p1) 不高于试验组的率(p2),即 p1 ≤ p2

      备择假设 (Ha):历史对照的率(p1) 高于试验组的率(p2),即 p1 > p2

    基于Python的生存分析工具集 by Lokyshin