公告

本站公告与通知,站务管理.

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管理员 发表于 2020-03-08 7:03 pm

本站提供的在线样本量计算等统计计算服务,是免费的,而且无论是否注册成为本站会员,都会提供这些服务。在使用中遇到问题,请在社区留言,管理员会根据情况予以回复。免费服务我们不提供任何形式的实时在线支持。

今后我们将在此基础上,推出收费服务(不影响既往已经推出的免费功能)。因为没有收费服务,免费服务也将无法为继。当然收费服务也是主要针对特定计算功能,而非技术支持。我们仅对签订合同的技术服务(主要是临床试验、医学研究的数据管理、统计分析及自主研发的EDC、中央随机化等,涵盖新药、器械)提供合同约定条款的技术支持。

相信使用本站统计计算服务的都是医药行业的专业人士,所谓专业的人做专业的事,但专业人的时间,是需要支付费用的(请参照临床试验行业的每小时标准,如稽查、统计等),社会中各行各业皆如此,金融、法律及医药行业更是。

所以我们欢迎更多的朋友使用本站免费服务,也希望能和更多的申办方、CRO、临床机构建立合作关系,“诚实为人、实在做事”是我们的信条,“与客户双赢”是我们一直以来的追求;迄今为止,我们已经为申办方及CRO完成了50余项(不含任何水分,呵呵)的数据及统计服务,涉及领域包括神经、抗生素、肿瘤、内分泌、心脑血管等等。目前我们的规模还较小,但我们团队的核心成员在临床试验这个行业中近20年,积累了丰富的项目经验,更能应对国内的各种情形与需求。

最后,感谢大家的支持!希望能为各位提供更多更好的技术服务,无论收费、免费。

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这个系统最早始于10年前,当时还没去读博士,还在一个大的申办方做着临床试验的工作。当时是出于自己的爱好,另外也是因为自己正处于由PM向统计师过渡的阶段,开发这样一个提供在线样本量计算的东西,当时还觉得挺Cool。

现在提供样本量计算的网站也有不少了,更有一个公司开展了线上的统计计算业务。

为什么我还要再造个轮子?

为什么有了SAS,还会有SPSS,Stata、Minitab等等,还会有R这样的开源统计软件,就说这样本量统计的软件,就不只NCSS的PASS,还有nQuery、G*Power等。统计世界的多样性。

我是一名统计工作者,也是StatIX的开发者,而且专注临床试验与医学研究领域,所以StatIX会重点以这个领域中的应用作为立脚点。

StatIX目前处于起步阶段。我们的脚步有些缓慢,但我们的脚步从未停歇。

2020,注定是不平凡的一年。

以上。


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管理员 发表于 2020-03-01 11:19 am

1. 样本量计算功能

1.1 计量资料的样本量计算

1.1.1 单组均数比较(与目标值)的差异性、非劣/优效性、等效性检验的样本量计算方法

1.1.2 两组均数比较(成组设计)的差异性、非劣/优效性、等效性检验的样本量计算方法

1.1.3 多组均数比较(3或4个组,方差分析或多重比较)的样本量计算方法

1.2 计数资料的样本量计算

1.2.1 单组率的比较(与目标值)的差异性、非劣/优效性、等效性检验的样本量计算方法

2. 随机化

2.1 简单随机抽样

注:开放的功能,算法已进行了验证。未来,将主要以SAS中的算法为标准。

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“中华预防医学会生物统计学会(原卫生统计专业委员会)第四届委员会换届会议” 于2014年12月6日在西安圆满结束。此次会议我系主任陈平雁教授以全票当选为中华预防医学会生物统计学会第四届委员会主任委员,任期五年;欧春泉教授当选为委员兼秘书长,周基元教授当选为委员,关颖老师当选为秘书。我们谨向陈平雁教授和其他当选老师表示热烈祝贺!

我国权威的医学一级学会—中华医学会和中华预防医学会,分别有88个和49个二级学会,学会主委在相当程度上代表了其在国内本学科领域的权威地位。陈平雁教授的当选,不仅是他个人的学术成就得到了学界高度认可,同时也体现了我系在国内学科领域的重要地位。

陈平雁教授在就职演讲中阐述了新一届委员会的主要工作思路,可归结于三个方面,即构建一个全方位的人才培养战略体系;提升学术水平,促进学术繁荣;显著提高学科影响力。陈教授将三者的关系概括为:人才是学科发展的源泉,学术是增加学科影响力的根本动力,提高学科地位是我们的最终目标。我们期待中华预防医学会生物统计学会在新一届委员会的领导下,使我国生物统计学科蒸蒸日上,蓬勃发展!

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两独立样本率的非劣效/等效性检验,已经完成样本量计算 算法的验证,现已开放。

提供三种算法:

  1. 基于Pearson卡方检验的正态近似算法;
  2. Farrington-Manning计分检验的正态近似算法;
  3. Fisher确切概率法的Walters近似算法。
最新回复: 管理员  ·  2020-10-14 7:49 am
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自样本量计算功能推出之后,一直有网友询问计算公式是怎样的,能否提供。有的帖子我回了,多数没有回。

因为,大多数计算过程,是基于样本量的检验效能(Power)计算公式,通过反推,经多次循环计算,得到样本量结果,同时还要根据实际情况,进行修正,例如:要计算的两组样本量为2:1的比例,则计算结果,n1与n2均应为整数,且比例必须为2:1,一次计算就得到结果的情况基本不存在。

所以,直接通过简单的闭合公式计算,就得到样本量结果的情况是很少的

这也是StatIX系统不会提供相应计算公式的主要原因。

当然,在每种计算结果之后,我们附了相应的说明和参考文献,供大家参考。主要的参考文献,包括了:

SAS/STAT® 14.2 User’s Guide The POWER Procedure.

Sample Size Calculations in Clinical Research (Third Edition) by Shein-Chung Chow, Jun Shao, Hansheng Wang, and Yuliya Lokhnygina.

Sample size tables for clinical, laboratory and epidemiology studies(4th, 2018 ) by David Machin,Michael J. Campbell, Say Beng Tan and Sze Huey Tan.

Statistical Power Analysis for the Behaviora Sciences (2nd) by Jacob Cohen.

最重要的,StatIX系统目前的功能,包括以后将要推出的计算功能,都要进行算法的验证(凡是开放的功能即是完成验证的),以确保计算结果的准确性,并与SAS和/或SPSS保持一致。

最新回复: Ramsey  ·  2020-09-11 9:40 am
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生存分析Logrank检验的样本量计算,已经完成算法的验证,将于2020年9月10日正式开放使用。

注意:

1 本算法与SAS 9.4中power过程步 twosamplesurvival test=logrank的计算结果相同,SAS中的Gehan及Taroneware方法尚未实现(相同参数情况下,Gehan方法结果 > Taroneware方法结果 > Lakatos logrank方法结果);

2 计算过程,涉及以下3个假定:

1) 假定两组的生存时间服从指数分布,死亡风险在研究期间固定;
2) 假定两组的风险比(HR)固定;
3) 假定受试者的入选过程满足均匀分布;

使用说明:

1、根据所掌握的数据不同,可采用中位生存期生存率来估算样本量:

1)如果采用中位生存期,建议以“”为单位,如果试验的时间跨度很长,也可使用“年”为单位:

5f5896719705f

2)如果以生存率作为计算的依据,请注意填写的格式:

5f5896b97bfd2

填写时间与生存率, 中间用空格分开,生存率应填写小数。

2、无论以中位生存期为计算依据,还是采用生存率,T0(受试者入选所用时间)和T(试验总时间,即入选用时+随访时长)两个时间参数的单位,必须与上面的时间单位相同,否则计算结果肯定错误。

5f5897c2cc1ab

使用过程中的问题,可以在在线统计计算工具-问题收集 提出。

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新版的在线样本量计算工具由dot05.com移植而来,但采用了新的架构(原为R+Rserve,现为R+rApache),根据需要可在云服务器上扩展其计算能力。 对于新的样本量计算工具: 

1. 尚未进行算法的验证,验证工作将在1年内完成;

2. 将扩展部分样本量计算方法;

3. 将推出部分收费服务,以满足不同用户需求。

最新回复: chopper  ·  2020-07-04 6:15 pm
  
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