检验
效能或把握度，是指两总体确有差别，按β水准能发现它们有差别的能力。用1-β表示其概率大小。\r\n 检验效能的大小主要与以下四个因素有关。\r\n(1)总体差别的大小：正确选择被试因素及其水平，这是实验成败的首要环节。被试因素的有效性越强，H0与H1涉及的不同总体均数之间的差距越大，两者在分布上的重叠面积就越小。由于β较小，1-β就必然较大。\r\n(2)检验水准(α)的大小：通常H0与H1两个总体存在一定的重叠面积，界值移动必然引起α与β同时改变。由于α与β存在反变关系，故通过增大口值可提高检验效能1-β。然而假设检验的目的大多是希望提示被试因素有效性高，应当要求d值越小越好；若将α值过分增大，显然是不恰当的。相反，如将α过分缩小，势必引起β增大，检验效能降低。因此，在实验设计时，必须合理地兼顾α与β。在通常情况下，实验设计时α取0．05，β取0．10或0．05。\r\n(3)标准差的大小：由于α与β呈反比，两全其美的方法就是使两个相互比较的总体分布都很集中，重叠面积缩小，这样就可收到α与β均减小的效果。在两个总体均数与
样本含量固定的条件下，各总体分布的面积不变，但其扩布范围与标准差成正比。因此，尽量减小个体差异，严格控制实验条件，认真遵守操作规程，努力使标准差减小到合理水平，这是提高检验效能的重要途径之一。\r\n(4)样本
含量的多少：在两总体均数与标准差固定的条件下，尽管总体分布的扩布范围不变，但随着样本含量(n)增大，标准误缩小，总体分布趋向集中，α与β都减小，因而检验效能增加。所以，对于提高检验效能而言，增大样本含量，这也是一种两全其美的办法。在理论上，任何真实存在的差异不论大小与有无实际意义，只要有足够大的咒，通过假设检验都可以检出具有统计意义。然而在科研中必须首先考虑差异程度的实际意义，不能盲目地扩大样本含量。同时也应看到：样本含量由n增大至m倍(即m×n)，标准误仅缩小至倍。例如，样本含量由n增至9n，标准误仅减至原来的1／3。因此，通过增大n来提高检验效能，其代价是相当高的，在数量上必须适可而止。\r\n 检验效能，又称假设检验的功效(power of a test)，用1-β表示，其意义是，当所研究的总体与H0确有差别时，按照检验水准α能够发现它(拒绝H0)的概率。若1-β=0.90，则意味着当H0不成立时，理论上在100次抽样实验中，在α检验水准上平均有90次能拒绝H0。检验效能可用小数(或百分数)表示，一般取0．99、0．95、0．90、0．80、0．50。研究中要求的检验效能越高，所需的样本含量也越大。样本含量、客观事物差异的大小、个体间变异的大小和α值都是影响检验功效的要素。当样本含量固定时，α与β呈反向变化的关系，即α增大，β减小，反之亦然；若欲同时减小α与β，则只有增加样本含量。因此，若要增大检验效能(增大1-β，减小β)，一是增大α，二是增大样本含量。\r\n检验效能虽然不是设计时需要解决的，但在查阅文献和借鉴前人经验时应当认真考虑。当假设检验根据P>0．05做出无统计学意义的结论时，研究者则面临着犯Ⅱ型错误的可能性，应当考虑是否总体间的差异确实存在，但由于检验效能不足而未能把该差异反映出来。\r\n综上所述，提高检验效能的方法有：1、增加样本量；2、提高测量精准度；3、提高检验水平。\r\n参考文献\r\n1.王家良主编.临床流行病学临床科研设计、测量与评价.上海科学技术出版社,2009.12.\r\n2.贺石林,李元建主编.医学科研方法学.人民军医出版社,2003.10.\r\n3.丁元林,高歌主编.卫生统计学.科学出版社,2008.07.II期临床试验是确定一种药物或方案是否具有足够的临床疗效的关键，需要进行更广泛的研究和开发。 在两阶段设计中，将患者分为两组或两个阶段。 在第一阶段完成时，将进行临时分析以确定是否应进行第二阶段。 如果有疗效的患者人数大于一定数量，则进行第二阶段。 否则，相反。
该文章是找到符合（p与检验效能-alpha与beta）标准下最小化预期样本量的设计。 该算法在Simon（1989）中进行了讨论。
通过对Simon的工作总结，可以根据研究者需要，计算在特定疗效率下，满足检验指定检验效能下所需的最小样的本量。
Simon二阶段设计原理：先对第一阶段的 例患者实施试验药，如果有效病例数小于或等于第一阶段临界值 ，则不拒绝 ，尚不能认为该药有效，需要终止试验。否则，另外 例患者进入第二阶段，对其实施试验药，如果在总的N例患者中总的有效病例数（包括第一阶段的有效病例）小于或等于第二阶段临界值 ，也不拒绝 ，意思就是该药无效。否则，该药物可进入到下一期临床试验。
期望样本量为（Expected sample size,EN）：
表示在 相同条件下，重复试验所需的平均样本量，Simon二阶段设计就是在根据设定 条件下，计算最优、最小及最大样本量。
以下是R语言的实现。
上述结果，就可以根据要求，计算出最小样本量了。
