样本量计算SAS程序大全

1、估计总体均数时样本含量的计算 1.1 SAS程序引用公式参照颜红主编.医学统计学8年.人民卫生出版社,256 1.2 例 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ,据文献报道,一个镇静药物中某有效成分含量为 2.25,标准差为0.85, 临床医师估计其有效成分的含量的均值在真值的正负0.10范围之内,问需要调查 多大的样本? 1.3 程序 2、%let alpha=0.05; %let sigma=0.85; %let delta=0.1; 3、data d1_1; 4、n=(probit ((1-&alpha/2))*&sigma/&delta)**2; 5、n1=int(n)+1; 6、 proc print data=d1_1; run; 2、估计总体率时样本含量的计算 2.1 SAS程序引用公式参照颜红主编.医学统计学8年.人民卫生出版社,253 2.2 例题:对北京地区肠易激综合征的患病率进行调查,根据以往的文献资料,人 群患病率约为15%,若将允许误差控制在3%,则样本量至少应为多少人? 2.3 程序 %let P=0.15;%let delta=0.03;%let alpha=0.05; data d1_2; n=(probit((1-&alpha/2))/&delta)**2*&p*(1-&p); n1=int(n+1); proc print data=d1_2; run; 3、成组设计定量资料样本含量计算(双侧) 3.1 SAS程序引用公式参照方积乾主编.医学统计学第6版.人民卫生出版社,265 3.2 例题:在饮食中降低盐能否较低血压值的研究中,将受试者分为两个组别(低 盐饮食组和高盐饮食组),预试验结果为两组血压值的标准差分别为12mmHg和 10.3mmHg,假设两组样本比例为1:1,检验水准为a=0.05(双侧),检验效能 为1-B=0.90,检测两组血压差为4mmHg,需要多大样本? 3.3 程序 %let alpha=0.05; %let beta=0.10; %let delta=12.33; %let std=25;%let q1=0.5;%let q2=0.5; data d1_3; n=(1/&q1+1/&q2)*((abs(probit((&alpha/2)))+probit((1- &beta)))*&std/&delta)**2; N=int(n)+1; n1=int(N*&q1)+1; n2=int(N*&q2)+1; proc print data=d1_3; run; 说明: 1)根据颜虹老师书中所述,无论单双侧t(B)均取单侧; 2)此段程序中采用的Probit意为:标准正态分布左侧p分位数。probit(a)还是probit(B)均为负值,因此用probit(1-&beta)以及abs(probit(&alpha/2)),来分别 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 达t(B)和t(a)。 3)此公式和程序同样适用于单组、配对或者交叉设计定量资料分析时的样本含量计算,std(标准差)为每对观察对象差值的标准差,得出的n为对子数即可。4)程序中q1和q2为样本比例,假如为1:1,那么q1=q2=0.5。 4、成组设计定量资料样本含量计算(单侧) 4.1 SAS程序引用公式参照方积乾主编.医学统计学第6版.人民卫生出版社,265 4.2 例题:比较A、B两种降压药物降低收缩压的疗效,收缩压下降值相差 5mmHg以上具有临床意义,假设两组药物标准差=12mmHg,若使B组的样本量为A组的两倍,检验水准为a=0.05,检验功效1-B=0.90,问A、B各需要多少例? 4.3 例题%let alpha=0.05; %let beta=0.10; %let delta=5; %let std=12;%let q1=0.333;%let q2=0.667; data d1_4; n=(1/&q1+1/&q2)*((abs(probit(&alpha))+probit((1- &beta)))*&std/&delta)**2; N=int(n)+1; n1=int(N*&q1)+1; n2=int(N*&q2)+1; proc print data=d1_4; run; 说明: 单侧检验和双侧检验的区别就在于用&alpha替换&alpha/2。 5、配对二分类资料分析时的样本含量计算 5.1 SAS程序引用公式参照方积乾主编.医学统计学第6版.人民卫生出版社,266 5.2 例题:拟比较甲、乙两种检测 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 对腹泻婴幼儿乳糖不耐受的检出情况,初步估计甲法的阳性检出率为48%,乙法的阳性检出率为30%,两种方法一致的阳性检出率为25%。若检验水准a=0.05(双侧),检验效能1-B=0.10,问需要多少两本量? 5.3 程序%let p1=0.48;%let p2=0.30;%let alpha=0.05;%let beta=0.10;%let pk=0.25; data d1_5; %let pc=(&p1+&p2-2*&Pk)/2; n=(((abs(probit(&alpha/2)))*(sqrt(2*&pc))+(probit(1-&beta))*sqrt(2*(&p1- &pk)*(&p2-&pk)/(&pc)))/(&p1-&p2))**2; N=int(n)+1; proc print data=d1_5; run; 6、两样本率分析时样本含量计算 6.1 SAS程序引用公式参照方积乾主编.医学统计学第6版.人民卫生出版社,266 6.2 研究针灸配合心理疗法治疗失眠的效果。预试验中,针灸和心理联合治疗的有效率为94%,单纯应用针灸治疗的有效率为85%。若检验水准a=0.05(双侧),检验效能1-B=0.10,针灸和心理联合治疗组的样本量占60%,针灸治疗组占40%,两组各需要多少例失眠患者? 6.3 程序%let p1=0.94;%let p2=0.85;%let alpha=0.05;%let beta=0.10;%let q1=0.60;%let q2=0.40; data d1_6; %let pc=&p1*&q1+&p2*&q2; n=((abs((probit(&alpha/2)))*(sqrt((&pc)*(1- (&pc))*(1/&q1+1/&q2)))+((probit(1-&beta))*(sqrt(&p1*(1-&p1)/&q1+&p2*(1- &p2)/&q2))))/(&p1-&p2))**2; N=int(n)+1; n1=&q1*N; n2=&q2*N; proc print data=d1_6; run; 7、完全随机设计多个总体均数分析时样本含量计算 7.1 SAS程序引用公式参照颜红主编.医学统计学8年.人民卫生出版社,258 7.2 用3种方法治疗脑卒中抑郁患者,观察其神经功能康复状况,3种方法治疗后 SSS评分均数分别为11.0、10.0、9.0,标准差分别为3、3、2,如果要得到3组 之间的差别有统计学意义的结论,问每组需要多少例患者? 7.3 程序 data k; input method $ score cellWgt; datalines; A 11.0 1 B 10.0 1 C 9.0 1 ; run; proc glmpower data=k; class method; model score=method; weight CellWgt; contrast "A vs. B" method 1 -1 0; contrast "A vs. C" method 1 0 -1; contrast "A vs. C" method 0 1 -1; power stddev=3.0 alpha=0.05 ntotal=. power=0.90; run;quit; 说明: 1、有于没有找到psi参数的表达公式,在网上也没有搜到正在求助数学系的朋友, 就先把胡老师书中的高级sas程序发上来。 2、对这段程序我也不是十分理解,详见胡良平,主编《SAS试验设计与统计分 析》。抱歉! (未完待续) /*完全随机设计多个总体均数分析时样本含量计算*/ 要用如下程序 /***************************************************************** ********************************** *用3种方法治疗脑卒中抑郁患者,观察其神经功能康复状况,3种方法治疗后SSS评分均数分别为11.0、10.0、9.0,标准 *差分别为3、3、2,如果要得到3组之间的差别有统计学意义的结论,问每组需要多少例患者? ****************************************************************** *********************************/ proc power ; onewayanova groupmeans =11| 10| 9 stddev =2.71 alpha = 0.05 npergroup = . power = .9; run; 2.71=sqrt((3**2+3**2+2**2)/3) /*估计总体均数时样本含量的计算*/ %macro onesample_mean(alpha=,sigma=,delta=); data d1_1; n=(probit((1-&alpha/2))*&sigma/&delta)**2; n1=int(n)+1; proc print data=d1_1; run; %mend onesample; %onesample_mean(alpha=0.05,sigma=0.85,delta=0.10); /*----估计总体率时样本含量的计算----*/ %macro onesample_ratio(P=,delta=,alpha=); data d1_2; n=(probit((1-&alpha/2))/&delta)**2*&p*(1-&p); n1=int(n+1); proc print data=d1_2; run; %mend onesample_ratio; %onesample_ratio(P=0.15,delta=0.03,alpha=0.05); /*---成组设计定量资料样本量计算(双侧)----*/ %macro twosample_mean2(alpha=,beta=,delta=,std=,q1=,q2=); data d1_3; n=(1/&q1+1/&q2)*((abs(probit((&alpha/2)))+probit((1- &beta)))*&std/&delta)**2; N=int(n)+1; n1=int(N*&q1)+1; n2=int(N*&q2)+1; proc print data=d1_3; %mend; %twosample_mean2(alpha=0.05,beta=0.10,delta=12.33,std=5,q1=0.5, q2=0.5); /*---成组设计定量资料样本含量计算(单侧)----*/ %macro twosample_mean1(alpha=,beta=,delta=,std=,q1=,q2=); data d1_4; n=(1/&q1+1/&q2)*((abs(probit(&alpha))+probit((1- &beta)))*&std/&delta)**2; N=int(n)+1; n1=int(N*&q1)+1; n2=int(N*&q2)+1; proc print data=d1_4; run; %mend; %twosample_mean1(alpha=0.05,beta=0.10,delta=5,std=12,q1=0.333,q 2=0.667); /*---配对二分类资料分析时的样本含量计算---*/ %macro parisample_ratio(p1=,p2=,alpha=,beta=,pk=); data d1_5; %let pc=(&p1+&p2-2*&Pk)/2; n=(((abs(probit(&alpha/2)))*(sqrt(2*&pc))+(probit(1- &beta))*sqrt(2*(&p1-&pk)*(&p2-&pk)/(&pc)))/(&p1-&p2))**2; N=int(n)+1; proc print data=d1_5; run; %mend; %parisample_ratio(p1=0.48,p2=0.30,alpha=0.05,beta=0.10,pk=0.25); /*---两样本率分析时样本含量计算---*/ %macro twosample_ratio(p1=,p2=,alpha=,beta=,q1=,q2=); data d1_6; %let pc=&p1*&q1+&p2*&q2; n=((abs((probit(&alpha/2)))*(sqrt((&pc)*(1- (&pc))*(1/&q1+1/&q2)))+((probit(1-&beta))*(sqrt(&p1*(1- &p1)/&q1+&p2*(1-&p2)/&q2))))/(&p1-&p2))**2; N=int(n)+1; n1=&q1*N; n2=&q2*N; proc print data=d1_6; run; %mend; %twosample_ratio(p1=0.94,p2=0.85,alpha=0.05,beta=0.10,q1=0.60,q2=0.4 0); /*完全随机设计多个总体均数分析时样本含量计算*/ 要用如下程序 /*********************************************************************** **************************** *用3种方法治疗脑卒中抑郁患者,观察其神经功能康复状况,3种方法治疗后SSS评分均数分别为11.0、10.0、9.0,标准 *差分别为3、3、2,如果要得到3组之间的差别有统计学意义的结论,问每组需要多少例患者? ************************************************************************ ***************************/ proc power ; onewayanova groupmeans =11| 10| 9 stddev =2.71 alpha = 0.05 npergroup = . power = .9; run; 2.71=sqrt((3**2+3**2+2**2)/3)