资源描述
估计比例的样本量计算公式1无限群抽样数量计算群内个体数量大，对抽样数量的影响可忽略不计时，计算流行率所需抽样数 量的公式如下：p(1 p) X z2n =e2其中：p为预期流行率；z为来自标准正态分布1-a/2百分位点。对于每一个置信水平，都有一个相 应的z值。生物学研究中，常用的置信水平为90%、95%、99%，其对应的z值 分别是1.64、1.96、2.58，也可以选择其他不同的置信水平，其对应的z值可通 过查表获得。e为可接受的最大绝对误差。2有限群抽样数量的校正群内个体数量较少时，在计算出相同条件下无限群抽样数量的基础上，根据 目标群内个体数量对所需抽样数量进行校正，校正公式如下：其中：n为无限群的抽样数量；N为目标群内的个体数。一般当n与N之比大于等于5%时，即抽样比大于等于5%时，运用上述公 式进行校正。估计比例的抽样数量表置信水平为95%时，总体较大时抽样数量预期流_行率可接受误差0.10.090.080.070.060.050.040.030.020.010.013810.021897530.0312528011170.049316436914740.057311420345618250.06618713624154221620.07527010115727862524950.0845587911417731570728200.093950658812619735078631370.10354354719613821638486434570.15496077100136196306544122548980.20617696125171246384683153761470.257289113147200288450800180172030.3081100126165224323504896201780670.3587108137178243350546971218587400.40921141441882563695761024230592200.45951171491942643805941056237795080.50961191501962673846001067240196040.55951171491942643805941056237795080.60921141441882563695761024230592200.6587108137178243350546971218587400.7081100126165224323504896201780670.757289113147200288450800180172030.80617696125171246384683153761470.85496077100136196306544122548980.90354354719613821638486434570.95731142034561825证明无疫或发现疫病的样本量计算公式当调查群体为有限群时，证明无疫或发现疫病的样本量计算公式为：1 D 1 n = 1 - (1 - CL)d (N ) J其中：n为抽样个数；CL为置信水平；D为群中的阳性动物数，等于群内个体数与预定流行率的乘积，即。=Nxp；N为群内个体数。为检测到真正患病动物，考虑检测方法敏感性时的计算公式为：1 (1 CL)1 (N DxS 1)n =Se其中：Se为检测方法的敏感性；n为抽样个数；CL为置信水平；D为群中的阳性动物数，等于群内个体数与预定流行率的乘积，即。=Nxp；N为群内个体数。证明无疫的抽样数量表95%置信水平、诊断试验敏感性100%情况下，不同预定流行率、不同总体的抽*群大小预定流行率（）0.10.5123456789101112131415161718192022303030303029272624222120181716151414131212111110353535353533312826242221191817161514141312121110404040403937343128262422201918171615141313121110454545454340363330272523212018171615141413121211505050504843383431282623222019171615151413121211555555555146403632292624222019181716151413131211606060605548423733302725232119181716151413131211656565655851443834302825232120181716151413131211707070696253454035312825232120181716151414131211757575746555474136322826242220191716151414131211808080786757484136322926242220191816151514131211858585837058494237332926242220191817161514131211909090877360504337333027242221191817161514131211959595917561514438333027252321191817161514131311100100100957763524438343027252321191817161514131311120120119110856755464035312825232120181716151413131214014013812391715748413632282623222019171615141413121601601561359773594942363229262422201917161514141312180180174146101766050423733292624222019181615151413122002001901551057861514337332927242220191816151514131224024022017111181635244383330272422211918171615141312280280247183115836553443834302725222119181716151413123003002591891178465534539343027252321191817161514131234034028119812085665445393430272523211918171615141312380380301206123876754453934302725232119181716151413124004003102101248767544639343127252321191817161514131244044032721612688685546393531282523211918171615141312480479342222128896855464035312825232119181716151413125004993492241288968554640353128252321201817161514131254053836122913090695546403531282523212018171615141312580577373233131906956464035312825232120181716151413126005963782351319169564740353128252321201817161514131264063438823813291695647403531282523212018171615141312680672398241133927056474035312825232120181716151413127006904022431349270564740353128252321201817161514131274072741024513492705647403531282523212018171615141312780763417248135927056474035312825232120181716151413128007814212491359370564740353128252321201817161514131284081642825113693705647403531282523212018171615141312880851434253136937057474035312825232120181716151413129008684372541379370574740353128252321201817161514131294090144225513793715747403531282523212018171615141312980934447257138947157474035312825232120181716151413121000950450258138947157474035312825232120181716151413121200110147126413994715747413531282523212018171615141312140012354862681419571574841353128252321201817161514131216001800200022002400260028003000320034003600380040004200440046004800500055006000650070007500800085009000135449927214295725748413631282623212018171615141312145950827514296725748413632282623212018171615141312155251727714396725848413632282623212018171615141312163652327914396725848413632282623212018171615141312171152928014496725848413632282623212018171615141312177853428214497725848413632282623212018171615141312183953828314497725848413632282623212018171615141312189454228414597725848413632282623212018171615141312194554528514597735848413632282623212018171615141312199154828514597735848413632282623212018171615141312203355128614597735848413632282623212018171615141312207255328714597735848413632282623212018171615141312210855528714697735848413632282623212018171615141312214155728814697735848413632282623212018171615141312217255928814697735848413632282623212018171615141312220156028914697735848413632282623212018171615141312222856228914697735848413632282623212018171615141312225356328914697735848413632282623212018171615141312230956629014697735848413632282623222018171615141312235756929114698735848413632282623222018171615141312239957129114798735848413632282623222018171615141312243657329214798735848413632282623222018171615141312246957429214798735848413632282623222018171615141312249857629314798735848413632282623222018171615141312252457729314798735848413632282623222018171615141312254757829314798735848413632282623222018171615141312950025685792931479873584841363228262322201817161514131210000258758029414798735848413632282623222018171615141312125002663584295147987358484136322826232220181716151413121500027145862951489873584841363228262322201817161514131217500275258829614898735848413632282623222018171615141312200002781589296148987358484136322826232220181716151413122250028045902961489873584841363228262322201817161514131225000282259129614898735848413632282623222018171615141312275002837591296148987358484136322826232220181716151413123000028505922971489873584841363228262322201817161514131235000287059329714898735848413632282623222018171615141312400002885593297148987358484136322826232220181716151413124500028975942971489873584841363228262322201817161514131250000290659429714898735848413632282623222018171615141312550002914594297148987358484136322826232220181716151413126000029215952971489873584841363228262322201817161514131265000292659529714898735848413632282623222018171615141312700002931595297148987358484136322826232220181716151413127500029355952971489873584841363228262322201817161514131280000293959529814898735848413632282623222018171615141312850002942596298148987358484136322826232220181716151413129000029455962981489873584841363228262322201817161514131295000294859629814898735848413632282623222018171615141312100000295059629814898735848413632282623222018171615141312比较比例的样本量计算比较比例是否有差异所需样本量的近似计算公式如下：n_ZaJ虱+ Z/Piqi+P2q2】2（P1 -P2）2其中：n为每个群所需要的抽样数量；Za为标准正态分布的1-2百分位值，是置信水平为1-a时所对应的标准正 态分布的临界值，Z005 = 1.96 （注：该值适用于双侧检验或者双侧置信区间）；Z&为与检验效度（把握度）1-8有关的标准正态分布的（1-8）百分位值；P1为群体1的预期流行率P2为群体2的预期流行率P为群体1和群体2两个预期流行率的平均值：（p】+p2）/2q=1-pq1=1-P1q2=1-p2比较两样本比例所需样本含量两样本比较时所需样本含量（单侧）上行：a=0.05, 1-p=0.80中行：a=0.05, 1-p=0.90下行：a=0.01, 1-p=0.95较小率6=两组比例之差（%）(%)510152025303540455055606570533010555352520161311987664601457648342621171513119878502701408963473730252119171413105401557647322319151311987674021010564443325211714121198137039019512081604637302521191614157102009456382721171412108769902701307752382922191613101081820500240145966952413327222017142086023011063423022181512108761190320150885841312420161411108219059028016010576574435282320171425980260120694532241915121087136036016596634433252116141192510660300175115816046362923201630108028013073473324191512108150039017510065463325211613112760720330185120846147362822193511603001357548332419151291600410185105674633252016122960750340190125856146352721401210310135764833241814111670420190105674633241914308078035019512584604433254512303101357547322217131710430190105654431221731407903501901208157413050123031013573453021151710420185100634129213140780340185115765237上行：a=0.05, 1-p=0.80中彳丁： a=0.05, 1-0=0.90下行：a=0.01, 1-0=0.95较小率6=两组比例之差（%）(%)51015202530354045505560657054201306944312420161412109975701759359423225211815131110996030015510715442342824211916141068019596594130231916131110979102601307954403124211815131110155044022013592685241342823211815159102501207148342621171412109812203301609564463527221916131110206056027016011078594737312521191620109029013580533828221815131097146039018510571513829232016141110247066031018012086645040322621191525125033015088574030231915131091680440200115775440312420161311284074034020013092685241322621183013803601609360423123191512101840480220125805641312420161331208103702101359569534132252135147038017096614231231814111970500225130825741312319153340850380215140966952403123401530390175976142302217132050520230130825640292218348088039022014095685037284515603901759660402821162100520230130805438272135508903902151359264473450156039017093573826192100520225125775135243550880380210130865941以风险为基础的样本量计算计算以风险为基础的抽样样本量，首先需要确定样本中高风险单元和低风险 单元各自所占的比例，以及高风险单元和低风险单元各自修正的预定流行率。1校正疫病风险证明无疫或发现疫病抽样的关键指标之一是确定预定流行率。考虑到不同亚 群感染风险不同，为了不会人为的改变预定流行率，用下述公式校正相对风险值:AR . = RR./(RR. X PPr.)其中 AR.为各个亚群校正的风险值；RRt为各亚群的相对风险值；PPr,为各亚群在目标群中所占比例。(RR. X PPr.)为每一个风险群的相对风险与该风险群在目标群中所占比例 乘级之和。这样对于每一个风险群均可产生一个校正的风险估计值，用这个风险 估计值乘以预定流行率，可以得到这个群校正后的感染概率。2计算各风险群预定流行率根据其相对风险大小及在目标群中所占比例计算出校正风险后，根据下述公 式计算出风险群i的预定流行率：P_* = AR j X P*其中AR.为风险群i校正的风险值P*为总预定流行率为保持群的总预定流行率不变，需要在不同风险群中重新分配预定流行率。3根据比例计算抽样预定流行率对于以风险为基础的抽样，需要用根据比例加权(根据样本中各风险群所占 比例加权)后的预定流行率P*代替P*，表示如下： aP* = Pr x P * +Pr X P * a H H L L其中PrH为样本中高风险单元所占比例PrL为样本中低风险单元所占比例P*H为修正后的高风险单元感染的概率P*L为修正后的低风险单元感染的概率4计算样本量对于代表性抽样，计算群敏感性的抽样数量是由群敏感性计算公式反推出来 的(目标群中抽样单元数量大，看作无限群)，表示如下：n = ln(1 HSe) /ln(1 P* x Se)将样本中经过修正的预定流行率仃代替P*，以风险为基础的抽样公式为：n = ln(1- HSe)/(ln(1-(Pr Hx P *H+Pr Lx P *L) x Se)上述为无限群证明无疫的抽样，如果目标群为有限群，即数量较少，求出加 权修正的预定流行率后，带入代表性证明无疫样本量计算公式1 (1 CL)1 (N D X 驾匕n =Se计算出抽样数量，然后再在高风险群和低风险群之间分配。随机数字表编号123456789101112131415161718192014380392989531988010922510271511764627217205354584984060748978178018788620545330903110247338882179143998035454154197625050947783782661388278398879833251239971148025575364908949363346664386637869293894921906528865291569842680517618585094666327185879507680541288204335250377298616102134921808985144640351147786434663305211169963639929979441035869672710762900709608129160910415722274109054528390569796217123799703011349093248201362248780102218963489019147512789402632933818083560515908121063393109013283672541538315384960995481331617620659914986665581687235138061554349326551436107615800341515167580430111285106042571411084116750647945462727059740379336156408723341017193525876146713662545057692813840180747118713016824299051159182732145880779730508619896179731724620499125743992232072710696620478548009091260896332618920524944461967721133365643031429127766839295847554921297922223876611169257030998367105926194860058623652329149612981658760313228111357117475724844122364180048256545478818968888601887125178091749470397320106253828765600849307026053257530326234800474497377911532005795627657546794586888155499661913811292390868228601453898497866475618108939456514539971729954189107689716598815993804753904665102830350873836248729731741386038379666959601731301503127086344652224222906954341026545032415907419217624341
展开阅读全文