样本量估计

样本量估计

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中华护理杂志2010年4月第45卷第4期ChinJNurs,April2010,Vol45,No．4

护理研究中量性研究的样本量估计

倪平

【关键词】

护理学；

量性研究；

样本大小

陈京立刘娜

【Keywords】Nursing；QuantitativeResearch；SampleSize

护理研究中没有绝对的样本量标准，不同的研究方法、目的、要求和资料决定了样本量［1］。若样本含量过小，所得的指标不稳定、检验效能太低、结论缺乏充分依据，就难以获得正确的研究结果；若样本含量过大，会增加临床研究的困难，难以严格控制条件，就会造成不必要的人力、物力、时间和经济上的浪费。换言之，在护理研究中，样本含量应该是按照总体客观存在的性质与特征，以及研究者所承担的误差风险决定最小样本含量。本文对量性护理研究中常见样本量的计算进行总结，为护理研究者提供参考和借鉴。

海霞等［7］研究袋鼠式护理对新生儿足跟采血疼痛的影响，根据预实验中实验组和对照组的均数差，计算出每组需要50例新生儿，样本共选取了100例。也就是说，干预措施的有效程度决定了样本量的大小。

1.4检验水准

即设定检验的第Ⅰ类错误出现的概率（α），α越小，所需

样本量越大，反之就要越小。α通常取0.05或0.01。

1.5检验效能

如果第Ⅱ类错误的概率用β表示，那么统计学中就将1-β

称为检验效能［8］。其意义是：当两个总体存在差异时（即备择

1决定样本含量的参数［2-4］

估计样本含量取决于以下几个条件，它们也是公式推导

假设H1：μ≠μ0成立时），所使用的统计检验能够发现这种差异（拒绝无效假设H0：μ＝μ0）的能力。β越小，所需的样本量越大，反之就要越小。通常检验效能应该达到0.8左右，即1-β=0.8左右，通常可取β为0.2或0.1或0.05。

的理论依据。

1.1资料的类型

对于设计均衡、误差较小的计量资料来说，较小的样本

1.6总体平均数μ（或总体率π）、总体标准差σ

量就可以达到显著的统计学意义。而对于计数资料来说，不论涉及是否均衡、误差控制严格与否，相对计量资料来说，所需样本量较大。

μ（π）、σ一般未知，通常一般以样本的样本均数（样本率P）、样本标准差S作为估计值，多根据预实验、查阅文献和经

验估计获得。

1.2研究事件的发生率

研究事件预期出现的结局（疾病或死亡）或疾病发生率

1.7处理组间的差别δ（组间差异）

比较两个总体参数之间的差别δ，例如，δ=μ1-μ2（μ1、μ2分

越高，所需样本量越小，反之就要越大。例如，要研究某地区肺癌的发病率情况，应根据肺癌的致病因素决定样本量的大小。矿区的居民肺癌发病率较高，这可能与长期接触石棉、铬、镍、铜、锡、砷、放射性等致癌物质有关［5］，因此，在矿区调查肺癌发病率的样本量可比在非矿区调查的样本量小。

别为两个总体的均数）或δ=μ2-μ1。若研究者无法得到总体参数的信息，可以做预实验来估计，也可根据专业要求由研究者规定。允许误差越大，研究所需的样本量则越小，反之则越大［8］。

1.8单、双侧检验

通常统计学假设检验的目的是两个总体是否相等。假设

1.3干预措施的有效性

主要针对实验性和类实验性研究，其干预措施越有效，

是μ≠μ0，即μ可以＞μ0也可以<μ0，因此是双侧检验，此时所需的样本量较大。如果从专业角度判断出μ不可能＞μ0，或者不可能<μ0，则应采用单侧检验，此时所需的样本量较小［8］。例如，要比较经常参加体育锻炼的中学男生心率是否低于一般男生，就属于单侧检验，因为经常参加体育锻炼的中学男生心率不会高于一般中学男生。

样本量就可以越小，反之就要越大。例如，如果做有关如何减轻新生儿接受足跟采血时疼痛的研究，选择不同的干预方式，其样本量就不一样。国外Gray等［6］研究母乳吸吮对新生儿足跟采血所致疼痛的影响，预实验中发现母乳吸吮组与对照组新生儿疼痛指标，如啼哭声音、疼痛面容、心率之间的差异较大，也就是说母乳吸吮的有效性较高，算出每组仅需15例新生儿，样本量仅30例即达到了统计学的显著性。而国内高

DOI：10.3761/j.issn.0254-1769.2010.04.037作者单位：430030

武汉市

华中科技大学同济医学院护理学系

（倪平）；北京协和医学院护理学院（陈京立，刘娜）通讯作者：陈京立，E-mail：jingli204@倪平：女，硕士，助教，E-mail：pearapple2006@

2样本量的估算方法

根据以上需要考虑的条件，按照研究目的，选择下面介

绍的方法估计样本含量。护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。研究的类型不同，则样本量也有所不同。

2009-10-15收稿

2.1描述性研究

样本量估计

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护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究要求样本具有代表性，样本量较大的一般多为基金支持项目。横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。由于分层抽样可提高样本的代表性，整群抽样可大大减少工作量［8］，因此，在护理研究中所占比例较大。整群抽样的样本量大小取决于所抽取的每个群中观察单位的数目。例如，要研究某地中学生近视眼的患病率，从当地20所中学随机抽取3所，对被抽取的3所中学全部学生进行调查。整群抽样易于组织，常常在大规模的调查中使用。分层抽样的样本量大小取决于作者选用的对象是用均数还是率进行抽样调查。例如，要做一项有关北京城区护士参与继续教育的学习动机和学习障碍的现状调查，采用分层多级抽样，选用的是均数抽样的公式N=［Uασ/δ］2［9］。Uα为检验水准α对应的υ值，σ为总体标准差，δ为容许误差，根据预实验得出标准差σ=1.09，取α=0.05，δ=0.1，样本量算得520例，考虑到

［8］

值，ρ为总体相关系数。例如，要做一项血透患者自我管理水平对其健康状况影响的研究，即可采用此公式计算样本量。假设α=0.05，power=0.80，查表得μα=1.96，μβ=0.84，总体相关系数可选用文献报道中血液透析患者自我管理水平与健康调查简表得分相关系数0.274［14］，代入公式就可算出所需样本量为103例。

2.2.3两变量或多变量的相关研究

对于两变量或多变量相关的研究，样本量与自变量的多

少有关，一般是其10倍，也可以采用公式N=（UαS/δ）2计算［9］。Uα为检验水准α相对应的U值，S为标准差，δ为容许误差。例如，研究慢性腰背痛患者认知-情感应对、自我和谐与适应水平的关系，可以采用公式N=（UαS/δ）2计算。设定显著性水平α=

0.05，则Uα=1.96，标准差和容许误差可从预实验中获得，根据

预实验的S和δ值，算出S/δ=5，样本量则为99例［15］。

2.3实验性研究

实验性研究样本量的估算公式，也分计量资料和计数资

10%-15%的失访率和抽样误差，样本扩展到690例，分别从北

京17所三甲医院中便利抽取了3所，从40所二级医院中便利抽取了6所，再从抽取的每所医院中目的抽取包括门诊、手术室、监护室和普通科室的护士，这4种科室的护士数量根据不同医院的情况采取整群、配额和便利的方法抽取［10］。使用率进行抽样调查，由作者根据研究目的选定公式计算样本量，每层分配的样本数量与上述使用均数抽样的样本量分配方法一样。在护理研究中，单纯随机抽样和系统抽样的描述性研究应用极少，多见于病例对照研究。

料两种。例如，一项术前疼痛知识宣教对腹部手术患者疼痛控制效果的影响，可采用率的计算公式N=（Uα+Uβ）22P（1-P）/（P1-

P2）2计算出对照组和干预组的样本量［8］。Uα与Uβ与分别为检验

水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的U值，查表得出Uα=

1.64，Uβ=1.28，P1与P2分别为术前、术后疼痛知识正确率的估

计值，P为合计率，根据预实验得出P1=0.26。例如，如果希望通过教育后，术后疼痛知识的正确率达到60%，即P2=0.6，则P=（P1+P2）/2=0.43，代入公式就可计算出样本量［16］。

实验性研究还可以采用两样本均数的计算公式N1=N2=

2.22.2.1

分析性研究

探索有关变量的影响因素研究

有关变量影响因素研究的样本量大多是根据统计学变

2［（tα/2+tβ/2）S/δ］2估算样本量［8］。式中N1、N2分别为两样本含量，

一般要求相等，S为两总体标准差的估计值，一般假设其相等或取合并方差的平方根，δ为两均数之差值（若为自身对照，δ也可以写为d），tα/2和tβ/2分别为检验水准α和第Ⅱ类错误概率β相对应的t值。α有单双侧之分，而β只取单侧。例如，一项心肌梗死患者院外自助式心脏康复的效果研究，可以采用此公式计算，其中的d可以选取文献中报道的、自助式康复手册的随机对照研究中的干预组和对照组在普通健康问卷GHQ的得分：d=10.7-5.3=5.4，计算Sc为8.78［17］，双侧α=0.05，β=0.1，查表得tα/2=1.96，tβ=1.282，代入公式得出两组各需样本为56例［18］。

综上所述，以上涉及的只是样本量确定中的一个方面，在实际确定样本量时，还需考虑研究经费、时间及现场可操作性条件。例如，样本的收集方法、数据的编码和处理等因素的影响。因此，最终样本量需要协调各方面的因素综合确定。

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量分析的要求，样本数至少是变量数的5-10倍。例如，如果研究肺结核患者生存质量及影响因素，首先要考虑影响因素有几个，然后通过文献回顾，可知约有12个预测影响变量，如年龄、性别、婚姻、文化程度、家庭月收入、医疗付费方式、病程、排菌、喀血、结核中毒症状、心理健康、社会支持，那么研究的变量就可以在60-120例［11］。这是一种较为简便的估算样本量的方法，在获得相关文献支持下，最好根据公式计算，而影响因素研究根据研究的类型，又可以分为计量资料和计数资料两种，每种资料的样本量估算公式不同。例如，要调查某地区三甲医院护士职业价值观与相关影响因素，可以根据计量资料样本量估算公式N=4Uα2S2/δ2计算

［9］

。根据预实验中的数据

（也可以依据其他文献的结果）得出标准差S和容许误差δ，获得N=4Uα2S2/δ2=4×1.962×1.4272/0.252=500［12］。对计数资料，可采用N=400Q/P（其中Q=1-P）计算获得。例如，做一项有关手术患者抗菌药物应用现况及医院感染危险因素的研究［13］，可以选取样本量计算公式：N=400Q/P。Q=1-P，P为手术患者院内感染率，可以调查医院或从文献中的报道获得，代入公式即可获得结果。

2.2.2研究某变量对另一变量的影响

对于研究某变量对另一变量的影响来说，样本量可以根

据直线相关的公式N=4｛（μα+μβ）/ln［（1+ρ）/（1-ρ）］｝2+3获得［9］。

Uα与Uβ与分别为检验水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的U

GrayL，MillerLW，PhilippBL.Breastfeedingisanalgesicinhealthy

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中华护理杂志2010年4月第45卷第4期ChinJNurs,April2010,Vol45,No．4

·中外护理动态·

世界灾害护理学会科研学术会议交流内容介绍

陈林

臧渝梨

2010年1月9-10日，世界灾害护理学会（WSDN）首届科研

学术会议于日本神户成功举办。会议以“灾害联结全球人民”为主题，以分享灾害救护经验、发展灾害护理体系、加强灾害防备、共享灾害护理信息及建设灾害护理协作网为目标，从全球视角回顾总结了灾害护理发展历程，致力于促进社区安全、普及灾害护理知识，增进相互间的了解与联系，实现灾害护理全球化。

参加此次学术会议的近400名代表分别来自日本、美国、英国、德国、中国（包括香港、台湾地区）、泰国、菲律宾、澳大利亚、印度尼西亚、伊朗、瑞典、加拿大等国家。我们非常荣幸得到会议主办方的资助参加会议并在会上发言。此次会议是一次学习各国灾害护理经验与知识的重要契机，也是分享我国灾害护理发展成就的交流平台，现将学术交流的主要内容介绍如下。

域。灾害发生后，护士总是奋战在救灾的第一线。然而，护理工作者却缺乏总结经验、发展灾害护理知识及共享救灾技能的主动性，也没有充分认识到这样做的重要性。1995年，日本神户地震及东京恐怖袭击事件，促使当地的护士记录并分享救护经验、发展灾害支持网络提供援助、成立学术机构分享知识和技能。在此背景下，日本灾害护理学会（JSDN）成立。

WHO和国际护士协会（ICN）也分别建立了灾害护理协作网，

并相继开展了许多区域性的灾害护理会议。2008年WSDN成立，并于今年举办首届国际会议。展望未来，灾害护理必将成为全球共同关注的话题，信息技术的普及也必定会促进灾害护理知识、技能的发展与共享。

2灾害护理教育及培训

美国DonnaM.Dorsey教授在介绍灾害护理教育现状时

指出，在美国，灾害护理课程多为选修课，且授课内容及方法

1灾害护理的过去、现在及未来

会议伊始，大会主席HirokoMinami教授就“灾害护理过

仍没有实现标准化和统一化。她建议以《ICN灾害护理能力框架》［1］为指南实施灾害护理课程设置，这将有助于对教育内容与教学方法的标准化。日本红十字会北海道护理学院及日本弘前大学健康学部的两位教授也详细介绍了日本灾害护理课程的设置情况，即通过选修课的方式为大学生开展为期3年的灾害护理课程，讲授灾害基本知识、分类检伤、避难所、公共卫生及健康、创伤后应激障碍综合征、灾害预防计划等知识；此外，还对2年级学生实施户外分类检伤培训，以了解其技能掌握情况。

德国StenfanGoerres教授采用系统文献综述法，回顾了护士在人道主义援助中应承担的工作及所需的能力，认为：护士的工作内容涉及紧急救助、管理、组织、教育等，所需能

去、现在与未来”做了总结与展望。她指出，灾害几乎每天都会发生，严重影响灾区个体、家庭及社区。根据联合国危机预防与重建署资料［1］，1998-2000年，全球约75%的人至少经历过一次灾害（如地震、洪水、干旱），亚洲是受灾最为严重的区

DOI：10.3761/j.issn.0254-1769.2010.04.038作者单位：250012

济南市

山东大学护理学院

通讯作者：臧渝梨，E-mail：yulizh@陈林：女，本科，E-mail：lwxyzcl@

2010-01-20收稿

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（本文编辑谢贞张婷婷）

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/m8vj.html