关于样本量计算的帮助对于我的研究，主要终点是确定接受治疗后获得有益效果的患者比例。我们已将零假设比例 (𝐻0) 设为 0.5，表明我们预期大约 50% 的患者将在干预后对治疗产生有益反应。该数字可作为我们分析中有效性的临床相关临界点。
此外，先前的研究表明，类似治疗的比例效应为 0.74。因此，我们选择这个数字作为我们的备选假设 (𝐻𝑎)，提出新药将表现出至少与这个基准一样大的效果大小。
鉴于这些参数，我们进行了初步样本量计算，以确保我们的研究具有足够的效力。尽管如此，我们仍寻求方法论的验证和帮助，以确认我们的方法符合最佳实践，并且我们的样本量足以检测出零假设和备择假设之间的显著差异。
我在 JMP 中输入了 0.5 和 0.74（如图所示），结果为 35
我想问社区我对样本量计算的做法是否正确？
高级统计建模回复：请帮忙计算样本量您的问题和分析基于“简单随机样本”。这种样本合适吗？如何抽取或选择该样本？如何控制性别和年龄等协变量？您希望通过该样本和研究得出哪些人群的结论？
回复：请帮忙计算样本量我会读的。老实说，这是我很弱的方面。我给你发了一条消息。希望你能回复
回复：请帮忙计算样本量嗨@thiennguyen计算很快就变得复杂了。但这是 JMP 对计算方法的描述。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/power-for-one-sample-proportion.shtml
回复：请帮忙计算样本量当然，Ho 和 Ha 非常接近，需要更大的样本量。因此，0.5 和 0.74 以及 35 的样本量可用于我的研究。我的意思是，我不明白 JMP 如何计算 35。
回复：请帮忙计算样本量嗨@thiennguyen是的，您的样本量取决于真相（以及 alpha、H0、Ha 等）。这样想吧。我们暂时假设 JMP 对话框中的“替代比例”有两个选项：
答：p = 0.51。
B：p = 0.95
且 alpha = 0.05，其中 H0：p = 0.5 vs. Ha：p > 0.5。
A 或 B 哪一个需要更大的样本量才能证明 Ha：p > 0.5？
回复：请帮忙计算样本量不，我不这么认为，但是我需要根据先前类似的研究，将一个比例输入到 JMP 对话框中。
回复：请帮忙计算样本量有 (1) 你想要证明的事情（Ha p > 0.5），还有 (2) 你对治疗方案的实际看法。因此，如果你想证明 p > 0.5，备选方案 p 必须大于 0.5。你认为你的治疗方案 p 是多少？0.55、0.6、0.7、……？也就是说，如果你想声称 p > 0.5，它实际上必须 > 0.5。请记住，我们讨论的 p 是总体 p，而不是样本 p。你认为你的治疗方案是 0.74 吗？
回复：请帮忙计算样本量是的，我定义有效值为 p>=0.5。而之前的研究表明有效值为 0.74。
不，我不需要样本量来获得至少 0.74 的舒适结果。但我不明白 JMP 如何使用两个参数来计算样本量：假定比例和替代比例！
回复：请帮忙计算样本量您如何定义“有效”？p>0.5？您不是想证明效果大小至少与 p 的基准（至少 0.74）一样大吗？回复：请帮忙计算样本量我想证明药物对治疗疾病是有效的。
回复：请帮忙计算样本量你想从这项研究中证明（能够声称）什么？回复：请帮忙计算样本量我想选择 Ho = 0.5。这意味着当 Ha > 0.5 时，治疗方法是有效的。
但我的问题是如何根据以前的研究计算样本量，结果表明药物的效果为 0.74（治疗组的 74%）
回复：请帮忙计算样本量嗨@thiennguyen这是一个例子。https 
/www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/basic-inference--proportions-and-means/sample-size-and-power-for-one-sample-proportion.html
我更喜欢精确的方法。其他人可能不同意。
回复：请帮忙计算样本量嗨@thiennguyen 。抱歉没有说清楚。假定比例是 H0 p < 0.74。替代比例大于 0.74。抱歉输入混乱，我现在没法使用电脑。
回复：请帮忙计算样本量是的，我知道我的错误。但是，JMP 对话框中有两个假设比例文本字段，我实在无法理解！我看不懂它们。
我希望有人能帮助我弄清楚我的研究样本量计算并解释上面的 JMP 对话框！
回复：请帮忙计算样本量你好@thiennguyen ：你想表明你的治疗比例效应为 0.74 或更高。对吗？
因此，Ha 是 p>=0.74。Ha 始终是您想要显示的。然后，HO 是 Ha 的对立面。HO 是 p<0.74。所以这是一个单侧检验。您假设的比例必须在 Ha 的某个地方。毕竟，如果您不认为 Ha 是真的，那为什么要进行研究呢？此外，如果您假设的 p 在 H0 中，您的功效将 <= 0.05（如果您假设 p=0.74，则功效 = alpha = 0.05）。所以，回答你的问题，不，你错了:)
