(完整word)Logistic回归-样本量估算.doc
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2022-11-15
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(完整 word)Logistic 回归 样本量估算
Logistic 回归介绍 样本量估算
样本量的估计可能是临床最头疼的一件事了，其实很多的临床研究事前是从来不考虑样本量的,至少我
接触的临床研究大都如此。他们大都是想到就开始做，但是事后他们会寻求研究中样本量的依据，尤其是在
投文章被审稿人提问之后.可能很少有人想到研究之前还要考虑一下样本够不够的问题。其实这也难怪，临
床有临床的特点，很多情况下是很难符合统计学要求的,尤其一些动物试验,可能真的做不了很多。这种情况
下确实是很为难的。
本篇文章仅是从统计学角度说明 logistic 回归所需的样本量的大致估计，不涉及临床特殊问题。
其实不仅 logistic 回归，所有的研究一般都需要对样本量事前有一个估计,这样做的目的是为了尽可能
地得出阳性结果.比如，你事前没有估计，假设你做了 20 例,发现是阴性结果。如果事前估计的话，可能会
提示你需要 30 例或 25 例可能会得出阳性结果，那这时候你会不会后悔没有事前估计？当然，你可以补实验，
但是不管从哪方面角度来讲，补做的实验跟一开始做得实验可能各种条件已经变化，如果你在杂志中说你的
实验是补做的，那估计发表的可能性就不大了。
一般来说，简单的研究，比如组间比较,包括两组和多组比较，都有比较成熟的公式计算一下你到底需
要多少例数.这些在多数的统计学教材和流行病学教材中都有提及。而对于较为复杂的研究，比如多重线性
回归、logistic 回归之类的，涉及多个因素。这种方法理论上也是有计算公式的，但是目前来讲，似乎尚无
大家公认有效的公式，而且这些公式大都计算繁琐,因此，现实中很少有人对 logistic 回归等这样的分析方
法采用计算的方法来估计样本量。而更多地是采用经验法。
其实关于 logistic 回归的样本量在部分著作中也有提及，一般来讲，比较有把握的说法是:每个结局至
少需要 10 例样品。这里说得是每个结局.例如，观察胃癌的危险因素，那就是说,胃癌是结局，不是你的总
的例数，而是胃癌的例数就需要这么多，那总的例数当然更多.比如我有 7 个研究因素，那我就至少需要 70
例，如果你是 1：1 的研究，那总共就需要 140 例。如果 1:2 甚至更高的，那就需要的更多了。
而且，样本量的大小也不能光看这一个,如果你的研究因素中出现多重共线性等问题，那可能需要更多
的样本，如果你的因变量不是二分类，而是多分类,可能也需要更大的样本来保证你的结果的可靠性。
理论上来讲，logistic 回归采用的是最大似然估计，这种估计方法有很多优点，然而，一个主要的缺点
就是,必须有足够的样本才能保证它的优点，或者说,它的优点都是建立在大样本的基础上的。一般来
讲,logistic 回归需要的样本量要多于多重线性回归。
最后仍然需要说一句,目前确实没有很好的、很权威的关于 logistic 回归样本量的估计方法,更多的都
是根据自己的经验以及分析过程中的细节发现。如果你没有太大的把握,就去请教统计老师吧，至少他能给
你提出一些建议。
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