BMJ小小統計問題（78）：Sample size: how many participants are needed in a trial?

 BMJ小小統計問題（78）：

 Sample size: how many participants are needed in a trial?

 (樣本量：試驗需要多少參加者？)

 

Cite this as: BMJ 2013;346:f1041

https://www.bmj.com/content/346/bmj.f1041

前言

統合分析相關主題已經談完，開始回到常用統計的主題。本周主題為計算試驗所需的樣本數。本例為採用優勢試驗 (superiority trial)，及組間平均值差異在臨床感興趣最小效果之上，此為第一項學習重點；第二項學習重點在於樣本數計算需考慮的指標；第三項學習重點在於檢定力(POWER)的解釋，本篇內容解釋得很清楚；第四項重點在對於結果的推論。很容易就踩坑，需要特別注意。Hope u enjoy it 😊

 

問題

研究人員調查基於家庭的早期介入對2歲兒童身體質量指數(BMI)之效果。採用隨機對照優勢試驗 (superiority trial)。介入措施在出生後24個月內，除了社區衛生護士之常規性兒童照護服務外，還包括8次家訪。對照組僅接受常規的兒童護理服務。參與者都是初為人母的母親和她們的嬰兒。主要結果是兒童在2歲時的BMI [1]。

 

樣本數計算基於2歲時治療組間平均BMI差異為0.25單位，採雙尾檢定，顯著水準設為0.05，檢定力為80%。假設各組觀察值的標準差相同，均為1.5 BMI單位。總樣本數為504名參與者(每治療組252名)。考慮約20%的退出率，需要招募630名初為人母之參加者。總共667位母親及她們的嬰兒被招募到本項試驗。

 

2歲時，介入組之平均BMI顯著低於對照組(16.53 v 16.82；差異值0.29，95%信賴區間 −0.55 至 −0.02；P = 0.04)。研究人員得出結論，由訓練有素的社區護士提供的基於家庭的早期介入對降低2歲兒童的平均BMI是有效的。

 

下列敘述何者正確？(複選)

 

a)治療間的平均BMI差異為0.25是臨床感興趣的最小效果

 

b)如果檢定力提升至90%，所需的樣本數將增加

 

c) 型I錯誤(type I error)固定為5%，用於主要結局的統計檢定

 

d)增加樣本數會降低型I錯誤(type I error)

 

e)可以得出結論，在母群體中，組別間的平均BMI至少存在0.25的差異

 

 

 

答案

a,b,c,d正確，e錯誤

 

 

詳細說明

這項優勢試驗 (superiority trial)目的在於確定基於家庭的早期介入效果是否優於對照治療，或反之。優勢試驗已經說明過[2]。雖然預測，與對照治療相比，基於家庭的早期介入能夠降低2歲時的平均BMI，但有時結果會出乎意料，重要的是，統計假設檢定允許對照治療較佳的可能性。因此，在BMI的結局測量中，採用傳統的統計學假設檢定中的雙尾檢定來比較治療組[3]。若治療組間的平均BMI差異至少為0.25個單位，則其中一種治療被認為比另一種治療更有效。這種差異被稱為臨床感興趣之最小效果(a正確)，代表了一種治療在臨床上被認為比另一種治療更有效所需的平均BMI的最小差異。更大的差異顯然也表明優勢——亦即，治療組間存在顯著差異。然而，若組間差異較小，則計算的樣本數無法證明處理組間的顯著差異。最小的臨床效果由研究人員根據臨床經驗或以往的研究提出的。

 

試驗中觀察到的治療組間BMI的差異估計母群體效果，換句話說，若將結果應用於初為人母個案及嬰兒的母群體中，治療組間將會看到的差異。最小臨床效量可能在母群體中不存在，但若存在，需要最大化它在試驗中被偵測到的機率。為了使這一機率最大化，需要一個最佳樣本數。為了計算樣本數，除了指定臨床感興趣的最小效果外，研究人員還需要指定所需的檢定力和臨界顯著性水準；他們還需要提供每個治療組BMI預期標準差。基於以前的研究，BMI的標準差假設在每組中相等。

 

為了確定觀察到的平均BMI差異是否顯著，進行統計假設檢定並推導出P值。假設檢定是基於無限次抽樣的假設情況。對於上面的例子，在相同條件下，無限個樣本中的每一個有相同大小的樣本數。檢定力即為在母群體存在臨床感興趣最小效果的情況下，在這些重複樣本被偵測出來之百分比(在本例中設為80%)。

 

在計算樣本數時，通常建議將檢定力設置為80%以上。檢定力通常固定在80%或90%。在樣本數計算中，增加檢定力會增加所需的樣本數(b正確)。因為隨著樣本數的增加並接近母群體數，試驗中觀察到的BMI差異將與母群體中相近。因此，隨著樣本數的增加，檢定力也會增加，因為若臨床感興趣的最小效果存在於母群體中，則它更有可能在試驗中被看到。

 

為了比較介入組和對照組，提出具有0.05臨界顯著性水準的雙尾假設檢定。在統計假設檢定中，顯著性的臨界水準通常設為0.05。顯然，在試驗開始前，不知道母群體中治療間的平均BMI是否存在差異。若不存在差異，則重要的是將犯型I錯誤(type I error)的機率降至最低。如果在母群體中治療之間的平均BMI沒有差異的情況下，拒絕虛無假設而選擇對力假設，將會出現型I錯誤。提前設置臨界顯著性水準確保發生型I錯誤最大機率為0.05 (5%)(c正確)。

 

如上所述，假設檢定是基於無限次抽樣的假設情況。由於臨界顯著性水準被設為0.05，因此對於這無限數量樣本中的5%，虛無假設將被拒絕，而選擇對立假設。因此，對於任何假設檢定，拒絕虛無假設的最大機率為0.05。因為任何假設檢定都可能導致型I錯誤，I型錯誤的最大機率為0.05 (c正確)。型I錯誤的機率受樣本數影響。隨著樣本數的增加並接近母群體數，試驗中平均BMI的差異將與母群體中相似，從而降低了發生型I錯誤的可能性(d正確)。

 

雖然研究發現兩種治療方法在2歲時的平均BMI有顯著差異，但不能得出結論，在母群體中，不同治療方法間肯定存在至少0.25單位的平均BMI差異(臨床感興趣的最小效果)(e錯誤)。試驗提供足夠的證據來拒絕虛無假設，支援對立假設，結論是不同治療之間存在差異。然而，這個結果有可能是型I錯誤，儘管如上所述，這種機率最多為0.05(5%)。

 

研究人員必須計算最佳樣本數。若樣本數太小，可能無法代表整個母群體，會導致試驗缺乏說服力。太大的樣本可能耗時、昂貴，且是不道德的。所需要的樣本數調整為估計20%的退出率。參與者因各種原因離開試驗並不罕見，因此必須調整樣本數以考慮到這一點。退出的程度可從以前的試驗中估計出來。

 

Reference

[1] Wen LM, Baur LA, Simpson JM, Rissel C, Wardle K, Flood VM. Effectiveness of home

based early intervention on children’s BMI at age 2: randomised controlled trial. BMJ

2012;344:e3732.

[2] Sedgwick P. Superiority trials. BMJ 2011;342:d2981.

[3] Sedgwick P. Statistical hypothesis testing. BMJ 2010;340:c2059.

 

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