本书是针对医学研究者在样本含量估计中面临的理论复杂、方法多样的挑战而编写的实用型专著。本书以应用为导向,系统构建了从基础理论到专业场景的完整框架:在明确基本概念与操作步骤的基础上,分别详述了实验性与观察性研究的样本含量估计方法,进而结合诊断试验、临床试验等具体医学研究场景展开专项论述,最后拓展至贝叶斯、高维组学、参数不足等前沿与特殊情况下的样本含量估计策略。全书将统计学原理、PASS、nQuery软件分步演示与R语言代码实例有机融合,通过贴近科研实际的研究案例,切实帮助读者跨越公式障碍、掌握实战技能。
样章试读
目录
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第一章 绪论 1
第一节 样本含量估计的基本概念和操作步骤 1
第二节 样本含量估计的常用软件 3
第二章 实验研究的样本含量估计 7
第一节 单组设计的样本含量估计 7
第二节 配对设计的样本含量估计 13
第三节 平行组设计的样本含量估计 18
第四节 交叉设计的样本含量估计 31
第五节 重复测量设计的样本含量估计 36
第六节 其他设计的样本含量估计 42
第七节 实验研究的检验效能估计 58
第三章 观察研究的样本含量估计 65
第一节 现况研究的样本含量估计 65
第二节 回顾性病例对照研究的样本含量估计 81
第三节 前瞻性队列研究的样本含量估计 94
第四节 观察研究的检验效能估计 98
第四章 诊断试验的样本含量估计 104
第一节 单组灵敏度和特异度的样本含量估计 104
第二节 两组灵敏度和特异度比较的样本含量估计 110
第三节 单组ROC曲线下面积的样本含量估计 116
第四节 两组ROC曲线下面积比较的样本含量估计 121
第五节 诊断试验的检验效能估计 123
第五章 临床试验的样本含量估计 128
第一节 等效性检验的样本含量估计 128
第二节 优效性检验的样本含量估计 156
第三节 非劣效性检验的样本含量估计 178
第四节 临床试验的检验效能估计 205
第六章 贝叶斯样本含量估计 217
第一节 贝叶斯样本含量估计的基本设计思想 217
第二节 基于后验可信区间的样本含量估计 218
第三节 基于后验概率的样本含量估计 224
第四节 先验信息在贝叶斯样本含量估计中的作用 232
第五节 医学与公共卫生研究中的应用考量 235
第七章 其他情形的样本含量估计 238
第一节 高维组学数据的样本含量估计 238
第二节 所需参数不足时的样本含量估计 242
第三节 经验法的样本含量估计 247
参考文献 251