Cỡ mẫu để ước lượng một tỉ lệ với độ chính xác tuyệt đối

Công thức này thường được dùng cho các nghiên cứu cắt ngang để ước lượng tỷ lệ mắc bệnh, tỷ lệ phơi nhiễm, hoặc tỷ lệ đặc điểm nào đó trong quần thể. Outcome là biến nhị phân (có/không). Ví dụ: tỷ lệ hút thuốc lá, tỷ lệ mắc bệnh tiểu đường, tỷ lệ tiêm chủng.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{Z^2_{1-\alpha/2} \times (1-p) \times p}{d^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Cochran WG. Sampling Techniques. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons; 1977.
3. Daniel WW. Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences. 10th ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2013.

Cỡ mẫu để ước lượng một tỉ lệ với độ chính xác tương đối

Công thức này dùng khi muốn ước lượng tỷ lệ với độ chính xác tương đối (tính theo phần trăm). Phù hợp cho các nghiên cứu cắt ngang khi tỷ lệ dự kiến thấp và cần độ chính xác cao. Outcome là biến nhị phân. Ví dụ: tỷ lệ mắc bệnh hiếm gặp, tỷ lệ biến chứng sau phẫu thuật.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{Z^2_{1-\alpha/2} \times (1-p)}{\varepsilon^2 \times p}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Cochran WG. Sampling Techniques. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons; 1977.

Cỡ mẫu để ước lượng một tỉ lệ với dân số hữu hạn

Dùng khi quần thể mục tiêu là hữu hạn và biết kích thước N. Áp dụng hệ số hiệu chỉnh dân số hữu hạn để ước lượng cỡ mẫu cho biến nhị phân (có/không) với sai số đặt trước.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{N \times Z^2_{1-\alpha/2} \times p(1-p)}{d^2(N-1) + Z^2_{1-\alpha/2} \times p(1-p)}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Cochran WG. Sampling Techniques. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons; 1977.

Cỡ mẫu để ước lượng một tỉ lệ với dân số ước tính

Dùng khi chỉ có ước tính quy mô dân số. Áp dụng hiệu chỉnh theo kích thước dân số ước tính để tính cỡ mẫu cho biến nhị phân trong nghiên cứu cắt ngang.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{N}{1 + N \times d^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Cochran WG. Sampling Techniques. 3rd ed. New York: John Wiley & Sons; 1977.

Cỡ mẫu để ước lượng một tỉ lệ mới mắc với độ chính xác tương đối

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \left(\frac{Z_{1-\alpha/2}}{\varepsilon}\right)^2$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern Epidemiology. 3rd ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2008.

Cỡ mẫu để ước lượng một trung bình

Dùng để ước lượng trung bình của biến liên tục với sai số mong muốn, giả định độ lệch chuẩn đã biết/ước tính và phân phối xấp xỉ chuẩn.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \left(\frac{Z_{1-\alpha/2} \times \sigma}{d}\right)^2$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Daniel WW. Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences. 10th ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2013.

Cỡ mẫu để ước lượng một độ nhạy

Ước lượng độ nhạy của xét nghiệm chẩn đoán với khoảng tin cậy/sai số mong muốn. Áp dụng trên nhóm bệnh dương tính thật.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_{Bệnh} \geq \frac{Z^2_{1-\alpha/2} \times Sens(1-Sens)}{d^2}$$ $$N_{Tổng} = \frac{n_{Bệnh}}{Prev}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2011.

Cỡ mẫu để ước lượng một độ đặc hiệu

Ước lượng độ đặc hiệu của xét nghiệm với sai số/độ chính xác mong muốn. Áp dụng trên nhóm không bệnh (âm tính thật).

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_{Không\_bệnh} \geq \frac{Z^2_{1-\alpha/2} \times Spec(1-Spec)}{d^2}$$ $$N_{Tổng} = \frac{n_{Không\_bệnh}}{1-Prev}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2011.

Cỡ mẫu để ước lượng một hệ số tương quan

Ước lượng hệ số tương quan Pearson giữa hai biến liên tục với khoảng tin cậy/sai số mong muốn; dùng biến đổi Fisher z để xấp xỉ chuẩn.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \left[\frac{Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}}{\frac{1}{2} \times \ln\left(\frac{1+r}{1-r}\right)}\right]^2 + 3$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để ước lượng một tỉ số nguy hại

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_{Biến\_cố} \geq \frac{2(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2}{(\ln(HR))^2}$$ $$N_{Tổng} = \frac{n}{Prev}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Schoenfeld D. Sample-size formula for the proportional-hazards regression model. Biometrics. 1983;39(2):499-503.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để ước lượng diện tích dưới đường cong (AUC)

Ước lượng AUC của đường cong ROC với sai số mong muốn. Hữu ích khi đánh giá hiệu năng chẩn đoán/phân loại của mô hình hoặc xét nghiệm.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_{Bệnh} = n_{Không\_bệnh} \geq \frac{Z^2_{1-\alpha/2} \times V_{AUC}}{d^2}$$ $$V_{AUC} = (0.0099 \times e^{-a^2/2}) \times (6a^2 + 16)$$ $$a = 1.414 \times Z_{AUC}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Hanley JA, McNeil BJ. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology. 1982;143(1):29-36.
2. Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2011.

Cỡ mẫu để ước tính đồng thuận dựa vào Kappa

Ước lượng cỡ mẫu để đạt được độ chính xác mong muốn cho hệ số Kappa (đồng thuận giữa người đo/xét nghiệm cho biến phân loại).

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{1-k}{d^2} \times [(1-k)(1-2k) + k(2-k) \times 2p(1-p)] \times Z^2_{1-\alpha/2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Donner A, Eliasziw M. Sample size requirements for reliability studies. Stat Med. 1987;6(4):441-448.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để ước tính đồng thuận dựa vào ICC

Ước lượng cỡ mẫu cho hệ số tương quan trong lớp (ICC) để đánh giá độ lặp lại/độ tin cậy giữa người đo hoặc giữa lần đo cho biến liên tục.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{1 + 2Z^2_{1-\alpha/2}(1-\rho)^2 \times [1+(k-1)\rho]^2}{k(k-1)d^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Shrout PE, Fleiss JL. Intraclass correlations: uses in assessing rater reliability. Psychol Bull. 1979;86(2):420-428.
2. Donner A, Eliasziw M. Sample size requirements for reliability studies. Stat Med. 1987;6(4):441-448.

Cỡ mẫu để so sánh tỉ lệ với tỉ lệ dân số

Bài toán một mẫu (một nhánh) với biến nhị phân. Dùng khi bạn muốn so sánh tỉ lệ đạt được trong nhóm can thiệp của mình với một mốc/chuẩn đã biết (ví dụ tỉ lệ lịch sử, tỉ lệ dân số, ngưỡng tối thiểu chấp nhận). Ví dụ: nghiên cứu can thiệp 1 nhóm đánh giá tỉ lệ đáp ứng của thuốc mới so với tỉ lệ đáp ứng lịch sử 30%. Tham số: α (hai phía), β (power), π = tỉ lệ chuẩn/giả thuyết, p = tỉ lệ kỳ vọng ở nhóm của bạn.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{[Z_{1-\alpha/2}\sqrt{\pi(1-\pi)} + Z_{1-\beta}\sqrt{p(1-p)}]^2}{(\pi-p)^2}$$ $$\text{(Giả định kiểm định hai phía; nếu một phía, thay }Z_{1-\alpha/2}\text{ bằng }Z_{1-\alpha}\,)$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions. 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2003.

Cỡ mẫu: Một mẫu - So sánh trung bình với mốc

Bài toán một mẫu với biến liên tục: phát hiện khác biệt Δ giữa trung bình kỳ vọng và mốc dân số/giá trị chuẩn, biết/ước tính độ lệch chuẩn σ.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \left(\frac{Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}}{\Delta/\sigma}\right)^2 = \left(\frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})\,\sigma}{\Delta}\right)^2$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Chow SC, Shao J, Wang H. Sample Size Calculations in Clinical Research. 2nd ed. Chapman & Hall/CRC; 2008.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies. WHO; 1991.

Cỡ mẫu: Tiền-hậu - Trung bình ghép cặp

Thiết kế trước-sau cùng nhóm: kiểm định khác biệt trung bình của biến liên tục dựa trên độ lệch chuẩn của hiệu (σ_d) và khác biệt tối thiểu Δ.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \left(\frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})\,\sigma_d}{\Delta}\right)^2$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Machin D, Campbell MJ, Tan SB, Tan SH. Sample Size Tables for Clinical Studies. 3rd ed. Wiley-Blackwell; 2009.
2. Chow SC, Shao J, Wang H. Sample Size Calculations in Clinical Research. 2008.

Cỡ mẫu: Tiền-hậu - Tỉ lệ ghép cặp (McNemar)

Thiết kế trước-sau trên cùng đối tượng (ghép cặp) với biến nhị phân. Kiểm định McNemar dựa trên cặp bất đồng: P01 = xác suất chuyển từ 0 (trước) → 1 (sau), P10 = xác suất chuyển từ 1 (trước) → 0 (sau). Bạn có thể ước tính P01, P10 từ nghiên cứu thí điểm hoặc tài liệu. Ví dụ: tỉ lệ tuân thủ điều trị tăng sau can thiệp; P01 = 0.20, P10 = 0.05.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq \frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})^2\,(P_{01}+P_{10})}{(P_{01}-P_{10})^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions. 3rd ed. Wiley; 2003.
2. Machin D et al. Sample Size Tables for Clinical Studies. 2009.

Cỡ mẫu: Một mẫu - Thời gian đến biến cố (HR)

Ước lượng số biến cố cần thiết để kiểm định HR khác 1 trong nghiên cứu một nhánh; quy đổi sang tổng cỡ mẫu theo tỷ lệ biến cố dự kiến (Prev).

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_{biến\,cố} \geq \frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})^2}{(\ln HR)^2} \quad , \quad N_{tổng} = \frac{n_{biến\,cố}}{Prev}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Schoenfeld D. Biometrics. 1983;39(2):499-503.
2. Chow SC, Shao J, Wang H. Sample Size Calculations in Clinical Research. 2008.

Cỡ mẫu: Tiền-hậu - Wilcoxon Signed-Rank (xấp xỉ)

Thiết kế trước-sau ghép cặp khi giả định phân phối chuẩn không phù hợp. Cỡ mẫu Wilcoxon có thể xấp xỉ từ kiểm định t bắt cặp bằng cách hiệu chỉnh theo hiệu quả tương đương tiệm cận (ARE). Mặc định ARE ≈ 0,955 (dưới phân phối chuẩn), do đó n_Wilcoxon ≈ n_t / ARE (thường lớn hơn ~5%). Bạn có thể chỉnh ARE theo phân phối dự kiến.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_{t\,(paired)} \geq \left(\frac{(Z_{1-\alpha/2}+Z_{1-\beta})\,\sigma_d}{\Delta}\right)^2$$ $$n_{Wilcoxon} \approx \frac{n_t}{ARE} \quad (ARE\,\approx\,0.955\;\text{mặc định})$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lehmann EL. Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks. Revised ed. Springer; 2006.
2. Noether GE. Sample size determination for some common nonparametric tests. JASA. 1987;82(398):645-647.
3. Chow SC, Shao J, Wang H. Sample Size Calculations in Clinical Research. 2nd ed.; 2008.

Cỡ mẫu để so sánh hai tỉ lệ

Công thức này dùng cho các nghiên cứu thử nghiệm lâm sàng hoặc nghiên cứu quan sát để so sánh tỷ lệ giữa hai nhóm. Phù hợp khi outcome là biến nhị phân (có/không). Ví dụ: so sánh tỷ lệ đáp ứng điều trị giữa nhóm dùng thuốc mới và nhóm chứng, so sánh tỷ lệ mắc bệnh giữa nhóm phơi nhiễm và không phơi nhiễm.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$p = \frac{p_1 + p_2}{2}$$ $$n_1 = n_2 \geq \frac{[Z_{1-\alpha/2}\sqrt{2p(1-p)} + Z_{1-\beta}\sqrt{p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)}]^2}{(p_2-p_1)^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions. 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2003.

Cỡ mẫu để so sánh hai tỉ lệ với kích cỡ khác nhau

So sánh hai tỉ lệ độc lập khi kích thước hai nhóm không bằng nhau (tỷ lệ r ≠ 1). Hữu ích khi một nhóm dễ tuyển hơn nhóm còn lại.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$p = \frac{p_1 + r \times p_2}{1 + r}$$ $$n_1 \geq \frac{[Z_{1-\alpha/2}\sqrt{(r+1)p(1-p)} + Z_{1-\beta}\sqrt{r \times p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)}]^2}{r(p_2-p_1)^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions. 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2003.

Cỡ mẫu để so sánh hai tỉ lệ có hiệu chỉnh

Biến thể công thức có hiệu chỉnh để cải thiện độ chính xác khi cỡ mẫu nhỏ hoặc tỉ lệ gần 0/1. Áp dụng cho hai nhóm độc lập, outcome nhị phân.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$p = \frac{p_1 + r \times p_2}{1 + r}$$ $$n_1 \geq \frac{[Z_{1-\alpha/2}\sqrt{(r+1)p(1-p)} + Z_{1-\beta}\sqrt{r \times p_1(1-p_1) + p_2(1-p_2)}]^2}{r(p_2-p_1)^2} + \frac{1}{r(p_2-p_1)}$$

(Có hiệu chỉnh liên tục Yates)

Tài Liệu Tham Khảo

1. Yates F. Contingency tables involving small numbers and the χ² test. J R Stat Soc. 1934;1(2):217-235.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để so sánh hai trung bình với hệ số đã biết

So sánh hai trung bình độc lập cho biến liên tục khi độ lệch chuẩn của từng nhóm đã biết/ước tính trước. Phù hợp cho thử nghiệm lâm sàng hai nhánh.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 \geq \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2 \times (\sigma_1^2 + \sigma_2^2/r)}{(\mu_1 - \mu_2)^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Daniel WW. Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences. 10th ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2013.

Cỡ mẫu để so sánh hai trung bình với cỡ tác động

Dùng khi quy đổi khác biệt trung bình về cỡ tác động chuẩn hóa (Cohen's d). Thuận tiện khi SD giữa nhóm tương đương hoặc chưa biết chính xác.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 \geq \frac{1+r}{r} \times \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2}{d^2} + \frac{Z^2_{1-\alpha/2}}{2(1+r)}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để so sánh nhiều trung bình

Thiết kế ANOVA một yếu tố với k nhóm độc lập. Tính cỡ mẫu dựa trên phương sai giữa/Trong nhóm và cỡ tác động mong đợi.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n \geq (1 + \sqrt{g-1}) \times \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2}{d^2} + \frac{Z^2_{1-\alpha/2}}{\sqrt{g-1} \times 2(1 + \sqrt{g-1})}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để so sánh hai hệ số tương quan

So sánh hai hệ số tương quan giữa hai quần thể độc lập bằng biến đổi Fisher z. Áp dụng khi muốn kiểm định chênh lệch r₁ và r₂.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 = n_2 \geq 2 \times \left[\frac{Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta}}{\frac{1}{2}\ln\left(\frac{1+r_1}{1-r_1}\right) - \frac{1}{2}\ln\left(\frac{1+r_2}{1-r_2}\right)}\right]^2 + 3$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Cohen J. Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. 2nd ed. Hillsdale: Lawrence Erlbaum Associates; 1988.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để so sánh hai AUC trên hai mẫu độc lập

So sánh AUC của hai xét nghiệm/mô hình trên hai quần thể độc lập. Dùng khi mỗi AUC được ước lượng từ các đối tượng khác nhau.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 = n_2 \geq \frac{[Z_{1-\alpha/2}\sqrt{2V_{AUC}} + Z_{1-\beta}\sqrt{V_{AUC_1} + V_{AUC_2}}]^2}{(AUC_1 - AUC_2)^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Hanley JA, McNeil BJ. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology. 1982;143(1):29-36.
2. Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2011.

Cỡ mẫu để so sánh hai AUC trên một mẫu

So sánh AUC của hai xét nghiệm/mô hình trên cùng một tập đối tượng (cặp/ghép). Tận dụng tương quan trong cặp để tăng độ mạnh.

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 = n_2 \geq \frac{[Z_{1-\alpha/2}\sqrt{2V_{AUC}} + Z_{1-\beta}\sqrt{V_{AUC_1-AUC_2}}]^2}{(AUC_1 - AUC_2)^2}$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Hanley JA, McNeil BJ. The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve. Radiology. 1982;143(1):29-36.
2. Zhou XH, Obuchowski NA, McClish DK. Statistical Methods in Diagnostic Medicine. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons; 2011.

Cỡ mẫu để so sánh hai tỉ lệ sống còn

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 \geq \left[\frac{1}{r} \times \frac{1 + r \times HR}{1 - HR}\right]^2 \times (Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2 \times [(1-p_1) + r(1-p_2)]$$

Tài Liệu Tham Khảo

1. Schoenfeld D. Sample-size formula for the proportional-hazards regression model. Biometrics. 1983;39(2):499-503.
2. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.

Cỡ mẫu để so sánh hai tỉ suất mới mắc

Công Thức Tính Cỡ Mẫu

$$n_1 \geq \frac{(Z_{1-\alpha/2} + Z_{1-\beta})^2 \times (\lambda_1 + \lambda_2/r)}{(\lambda_1 - \lambda_2)^2 \times T}$$

(Công thức Lwanga & Lemeshow, 1991)

Tài Liệu Tham Khảo

1. Lwanga SK, Lemeshow S. Sample Size Determination in Health Studies: A Practical Manual. Geneva: World Health Organization; 1991.
2. Rothman KJ, Greenland S, Lash TL. Modern Epidemiology. 3rd ed. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins; 2008.