研究生课程笔记：软件包在流行病学中的应用（一）—

本博客旨在记录研究生软件包课程，大多为个人后续学习所用，非专业。
可能有理解不当或相对浅薄之处，欢迎批评指正。

关键词：功效，样本量，流行病学常见研究类型，PASS软件使用

一、流行病学基础知识

本章内容所涉及的流行病学知识主要两部分，研究功效(power,1-β)和样本量。

1. I型、II型错误和功效(Power)

这张图应该已经见过很多次了。直观的理解，I型错误就是临床上“错诊”的情况，即“我错怪你了“，因为太严格把好人当作了坏人；II型错误就是临床上”漏诊“的情况，即”我没发现你“，因为技术不够或要求太低(这里的要求就像是α)导致病例未被检出。
这里还涉及一些知识如灵敏度特异度、真假阳性率等等，因为本课程不应用就不赘述，这里讲一下功效(power)，也就是图中的1-β，即拒绝无效假设的能力。通俗点，”他犯错了，我能不能找到错。”
注意：
一方面，一般功效最好要在80%以上，这样才能证明你的研究是有说服力的。
如果达不到呢？有以下一些方法：
1）如果暴露组/病例组的样本数量有限，那去尝试增加对照组的样本量
2）降低对研究结果的预期值，去想想当前研究样本能够发现的最小效应是多大？
3）及时止损放弃研究
另一方面，功效与参数估计是无关的，只跟假设检验有关，因此在参数估计为目的的现况研究等计算样本量是，不需要考虑这一项（选择题）。

2.容许误差/精确度

1）Precision：均值到上线与下线的距离【如：容许误差≤3%，taget width=6%】
2）容许误差越小，所需样本量越大。

二、PASS软件的使用

1.概述

PASS软件对于研究设计的分类很细，因此需要对于流行病学知识的熟练，再去实际操作。
而对于PASS软件模块的选择，下面的每一个条目都需要考虑。1）研究目标和研究设计（病例对照/队列/RCT/现况研究）
2）研究变量的属性（计量/计数）
3）分析目标（参数估计/假设检验）
4）数据分组（单组/两组/多组）
5）数据特征（成组/匹配）
6）已知的指标/信息（差值、比值）
7）计划采用的数据分析方法（如方差分析、回归分析、生存分析等）

2.主要研究方法记录及汇总

这部分是作业题中涉及到的一些模块和注意事项。
注：本次使用PASS15进行，在今后的研究中均需注明软件版本，因结果会因此有出入。

率的比较

2.1 Confidence Intervals for One Proportion

研究类型–现况研究
Proportion–高血压患病率（计数资料）
Precision–≤3%
结果如上图，可知预期现患率在50%时所需样本量最大；容许误差越小，所需样本量越大。

2.2 Tests for Two Proportions

研究类型–队列研究/病例对照研究
Proportion–MS发病率（计数资料）
β=0.1，predicted RR=1.3
是否等样本量设计
注：除给定预期RR外，还可根据研究类型/给定其他指标选择:OR/difference/归因危险度(RD)等
结论：
在探讨RR、P与样本量的关系时，需要分项讨论：RR＞1和RR＜1的情况

2.3 Tests for Two Correlated Proportions in a Matched Case-Control Design

2.3.1 病例对照研究
研究类型–匹配病例对照研究
参数：对照组暴露率/pred OR/α和β/Phi/M
其中1：M为匹配数，Phi为样本相关性（默认值为0.2）
结论：①匹配对照数（M）增加，所需样本量减少；
②在对照组暴露率一定的情况下，OR越远离1，所需样本量越小。在OR一定的情况下，对照组暴露率在50%左右时，所需样本量最小。
③Phi越高，所需样本量越大

均值比较

2.3.2 随机临床试验
期望差异Difference=2min，标准差5min，给定样本量。
1）给定样本量时，求功效
2）求80%功效时的所需样本量
3）给定样本量+80%功效时，能够发现的最小有统计学显著性的差异(即求实际Difference)

2.4 其他模块

2.4.1 Equivalence Tests for Two Means in a 2×2 Cross-Over Design using Rations – 2×2交叉对照试验
注意：所得的sample size是两组实验的总数，因此需对半。

2.4.2 One-Way Analysis of Variance (ANOVA)
给定：组数、α/β、每组均数、每组数量、标准差(可自己计算)
有关K值：means multiplier，通过对所有means的相乘，改变功效，不用单个改变均值；样本量随着K值增大而减少大而减少。
要是各组样本量不等，通过调节参数：group allocation ratios进行分配

2.4.3 Non-Inferiority Test using difference，即A的效果不差于B（单侧检验）

2.4.4 Pearson correlation test：相关分析
注意：相关性可能有正有负，需要分别进行分析

2.4.5 Tests for Two Correlated Proportions (McNemar Test)模块与Tests for Two Correlated
Proportions in a Matched Case Control Design模块的不同
注意：前者出现了proportion discordant，即病例和对照的暴露史有不同
英文释义：Proportion Discordant (P10+P01)
In a matched-pairs study, this is the proportion of pairs for which the response differed. It is referred to as the proportion of discordant pairs.

2.4.6 Test for Two Proportions in a Cluster Randomized Design using Differences
参数：K1/K2/M1/M2
ICC：intracluster correlation

卡方检验

2.4.7 Contingency Table(Chi-Square)>Chi-Square Test
1）DW（自由度）是自己算的
2）效应值（effect size）的w也是在选项框中算的（如图）

回归分析

2.4.8 logistic regression（retired）
包含指标：P0,P1,暴露X1个体占总观察人数百分比，X1于其他研究因素之间R2

2.4.9 Proportions→Sensitivity and Specificity→Test for Two Independent Sensitivities
两诊断实验的敏感度比较：样本/功效与患病率、敏感度差值等有关

2.4.9 Linear Regression Power Analysis
年龄标准差Sx 一定的情况下，残差标准差S 越大，研究功效越小。在残差标准差S 一定的情况下，年龄标准差Sx 越大，研究功效越大。

2.4.10 生物等效性实验 Equivalence Tests for Two Means in a 2×2 Cross-Over Design using Rations
参数：等效界值(RU/RL)，变异系数(WSV/COV)，α，1-β

还有ROC和SURVIVAL相关模块，这部分流行病学知识我有些模糊了

因此留个坑以后填