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样本量计算中精确法和EPV法,哪种更合适?

Administrator
发布于 2025-06-30 / 1 阅读
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医学研究样本量估算是令人头大的事情。其中,预测模型样本量估算也有很多朋友感兴趣的,同时也很困惑!

预测模型样本量估算包括两种方法,一种是大家熟知的EPV法,另一种则是精确法。

目前广为人知的一个概念是10倍EPV原则10 events per variable),即阳性事件数不少于开展回归纳入模型自变量数的10倍。

另外,精确法,或者说“公式法”,于2020年在BMJ杂志正式公布,所需的样本量旨在最小化模型过拟合,并确保关键参数(如模型截距)被精确估计。顾名思义,对于样本量的计算,该方法都需要用户根据相关文献指定关键参数的预期值。

参考文献:Riley RD, et al. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ (Clinical research ed). 2020.

那么,两种方法哪种更合适呢?

10倍EPV这一概念广为流传,也深受国内外学者认可。近些年有大量的文章认为这种方法不严谨----的确,哪有这么绝对的说法。不过实际应用中,没有更简单的指导回归分析样本量计算的方法了,因此10 EPV仍然是最被认可的方法。

而精确法根据所需参数可知,想实现并不容易。因为,我们很难得到计算 样本量的准确的值,比如R^2, 比如Cox-Snell R^2、C指数等。

老郑认为,一般情况下,10倍EPV就够了,这种经验法简单粗暴,但一直以来被大部分的杂志所认可。而精确法,有能者可以试试,但我估计,真的算不好。

临床预测模型样本量计算简便方法

现在,无论是EPV法还是精确法,都可以在郑老师风暴统计平台去算样本量。

样本量计算网址:

http://zstats.medsta.cn/samplesize/


两种方法估算样本量,操作流程都非常简单,只要输入相应的参数,就能给出样本量计算结果!、

并且直接提供了样本量计算报告

两种方法输入参数不同,但平台都给出了相应的参数解释,并附上参考文献。无须担心不会选择参数!

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