描述
使用Bland-Altman图计算方法比较研究所需的样本量。
在这种方法中，一致性极限（LoA）计算为两次测量之间的差异的平均值±1.96 x标准偏差（Bland＆Altman，1986）
当预定义的最大允许差异（Δ）大于协议的上限，而-Δ小于协议的下限时，两种方法被认为是一致的。
正确的解释应考虑到LoA的95％置信区间，要确保95％的方法没有不同，Δ必须高于较高LoA的95 CI上限，而-Δ必须小于较低LoA的上限。最低LoA的％95 CI限制：
- 如果样本数量较小，则CI会变大，并且Δ处于95 CI之内的可能性会增加。
- 对于较大的样本量，CI会变小，Δ处于95 CI之内的可能性会降低。
为了表明两种方法是一致的，必须建立足够的样本量，以使Δ很有可能（幂）落在协议限制的95 CI之内。
必填项
- I类错误-α：产生I类错误的概率（α级，两面），即在事实为真时拒绝零假设的概率。
- II型错误-beta：发生II型错误的概率（β级），即实际上接受错误假设时接受零假设的概率。
- 预期的均值差：通过研究中比较的两种方法测量的预期均值差。
- 预期的标准差差异：通过两种方法测量之间的预期标准差。
- 方法之间的最大允许差异：这是预定义的临床协议限制。低于此限制的差异在临床上无关紧要或可以忽略。此差异必须大于预期平均值+ 1.96 x预期差异标准偏差。
例
您想证明两种实验室方法是一致的。初步研究表明，平均差异为0.001167，差异的标准偏差为0.001129。方法之间的最大允许差异为0.004单位（例如Lu等人，2016）。
您输入0.001167作为预期的均值差，输入0.001129作为预期的标准差，并输入0.004作为方法之间的最大允许差。
对于α级，选择0.05，对于β级，选择0.20（功效为80％）。
结果
单击“计算”后，程序将显示研究中所需的病例总数。计算可能需要一些时间才能完成。
例如，所需的最小总样本总数为83。
表格显示了不同类型I和类型II错误级别所需的样本量。
MedCalc使用Lu等人的方法。（2016）计算样本量。
请注意，由MedCalc实施的Bland-Altman图（如Bland＆Altman，1986年所述）的固定alpha值为0.05。