基于Cox比例风险回归模型的样本量估算

摘要

样本量计算在临床试验设计或者调查中至关重要，合适的样本量可以提供合理的功效来检测临床上有显著意义的差别。为保证假设检验的结论可靠性高，常常需要一定规模的样本量。而在实际操作时，样本量太大会造成研究对象，金钱，以及时间等人力，物力资源的浪费，而若样本量太小，则对研究的危害更严重，因此样本量估计在实验设计中是非常重要的。 目前，生存分析中Cox比例风险回归模型研究所需要的样本量往往靠经验来估计，特别当涉及到生存分析中常见的删失数据时，往往不够准确，甚至可能导致错误的结论。 本文在对F．Y．Hsieh等人关于检验一个连续协变量和李俊关于检验多个二分类变量情况的样本量估算总结的基础上，利用记分检验统计量，提出了Cox比例风险回归模型中多个协变量的全局检验所需的样本量公式，同时将之推广，利用部分记分检验统计量，提出了在Cox回归模型中同时检验多个协变量所需要的样本量公式。并用蒙特卡罗模拟，对公式进行功效分析。实验结果表明，此样本量公式有很好的适用性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章前言

1.1 问题的提出

1.2 样本量计算与功效分析简介

1.3 Cox比例风险模型回顾

1.3.1模型一般形式

1.3.2部分似然函数

1.3.3假设检验

1.4 研究目的和意义

1.5 研究的主要内容

第二章样本量的计算

2.1 随机化研究设计中所需样本量

2.2 非随机化研究中所需样本量

第三章 Cox比例风险模型中同时检验多个变量的样本量计算

3.1全局检验的样本量计算

3.1.1模型说明

3.1.2检验统计量的推导

3.1.3样本量公式

3.1.4样本表

3.1.5模拟实验

3.1.6讨论

3.1.7样本量表与功效模拟结果的解释

3.2检验一组变量的样本量估算

3.2.1模型说明

3.2.2样本量公式的推导

3.2.3模拟实验

3.2.4讨论

3.2.4实例应用

参考文献

附录

致 谢