有關樣本量計算的幫助對於我的研究，主要終點是確定接受治療後獲得有益效果的患者比例。我們建立了 0.5 的原假設比例 (𝐻0)，顯示我們預期大約 50% 的患者在介入後會對治療產生有益的反應。該數字作為我們分析中有效性的臨床相關分界點。
此外，先前的研究表明，類似治療的比例效應為 0.74。因此，我們選擇這個數字作為我們的替代假設（𝐻𝑎），建議新藥將表現出至少與該基準一樣大的效應大小。
考慮到這些參數，我們進行了初步的樣本量計算，以確保我們的研究有足夠的功效。儘管如此，我們尋求對我們的方法的驗證和幫助，以確認我們的方法符合最佳實踐，並且我們的樣本量足以檢測零假設和替代假設之間的顯著差異。
我在 JMP（如圖）輸入 0.5 和 0.74，結果為 35
我想詢問社區我在樣本量計算方面的做法是否正確？
進階統計建模回覆：有關樣本量計算的幫助您的問題和分析是基於“簡單隨機樣本”。這樣的樣本合適嗎？如何抽取或選擇這個樣本？您將如何控制性別和年齡等協變數？您希望透過這個樣本和研究得出哪些人群的結論？
回覆：有關樣本量計算的幫助我會讀它。老實說，這是我非常薄弱的一個方面。我給你發了一條訊息。我希望你能回應一下
回覆：有關樣本量計算的幫助嗨@thiennguyen計算很快就會變得複雜。但這裡是 JMP 對其計算方式的描述。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/#page/jmp/power-for-one-sample-proportion.shtml
回覆：有關樣本量計算的幫助當然Ho和Ha非常接近，需要更大的樣本數。因此，樣本數為 35 的 0.5 和 0.74 可用於我的研究。我的意思是，我不明白 JMP 是如何計算 35 的。
回覆：有關樣本量計算的幫助你好@thiennguyen是的，你的樣本大小取決於真相是什麼（以及 alpha、H0、Ha 等）。這樣想吧。我們暫時假設 JMP 對話方塊中的「替代比例」有兩個選項：
答：p = 0.51。
B：p = 0.95
alpha = 0.05，H0：p = 0.5 vs. Ha：p > 0.5。
A 或 B 中哪一個需要更大的樣本量才能聲稱 Ha：p > 0.5？
回覆：有關樣本量計算的幫助不，我不這麼認為，但根據先前類似的研究，我需要有一個比例輸入到 JMP 對話中。
回覆：有關樣本量計算的幫助您想要證明 (1) 件事（Ha p > 0.5），以及 (2) 您對治療的實際信念。所以，如果你想證明p > 0.5，替代的p必須大於0.5。您認為您的治療方案是什麼？ 0.55、0.6、0.7、…？即，如果您想聲稱 p > 0.5，那麼它實際上需要 > 0.5。請記住，我們談論的 p 是總體 p，而不是樣本 p。你認為你的治療是0.74嗎？
回覆：有關樣本量計算的幫助是的，我定義有效值是p>=0.5。先前的研究表明它是0.74。
不，我不需要樣本大小來獲得至少 0.74 的舒適結果。但我不明白 JMP 如何透過輸入兩個參數來計算樣本量：假設比例和替代比例！
回覆：有關樣本量計算的幫助您如何定義“有效”？ p>0.5？您不想證明效果大小至少與 p 至少 0.74 的基準一樣大嗎？回覆：有關樣本量計算的幫助我想證明藥物可以有效治療疾病。
回覆：有關樣本量計算的幫助您想從這項研究中證明（能夠斷言）什麼？回覆：有關樣本量計算的幫助我想選擇 Ho = 0.5。這意味著當Ha>0.5時該處理方法是有效的。
但我的問題是如何根據先前的研究計算樣本量，該研究表明藥物的效果為 0.74（治療組的 74%）
回覆：有關樣本量計算的幫助嗨@thiennguyen這是一個例子。 https://www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/basic-inference--proportions-and-means/sample-size-and-power-for-one-sample-proportion.html
我更喜歡確切的方法。其他人可能不同意。
回覆：有關樣本量計算的幫助嗨@thiennguyen 。很抱歉沒有更清楚地說明這一點。假設比例為 H0 p < 0.74。替代比例大於 0.74。很抱歉輸入混亂，我現在無法存取我的電腦。
回覆：有關樣本量計算的幫助是的，我知道我的錯誤。然而，帶有兩個用於假設比例的文字欄位的 JMP 對話框超出了我的範圍！我不明白他們。
我希望有人可以幫助我計算我的研究樣本量並解釋上面的 JMP 對話框！
回覆：有關樣本量計算的幫助@thiennguyen您好：您想證明治療的比例效應為 0.74 或更高。正確的？
所以，Ha 是 p>=0.74。哈總是你想展示的。那麼，HO 與 Ha 相反。 H2O 為 p<0.74。所以這是一個片面的測試。你假設的比例一定在 Ha 的某個地方。畢竟，如果你不認為 Ha 是真的，那為什麼要進行這項研究呢？此外，如果您假設的 p 在 H0 中，您的功效將 <= 0.05（如果您假設 p=0.74，則功效 = alpha = 0.05）。所以，回答你的問題，不，你說得不對:)
