样本量计算：McNemar 检验
| 命令: | 样本量 McNemar 检验 |
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计算比较两个相关比例（用 McNemar 检验分析）所需的样本量。样本量计算考虑所需的显著性水平和检验效能。
所需输入
- 第一类错误 - α：犯第一类错误的概率（
α 水平，双侧），即零假设实际为真却被拒绝的概率。 - 第二类错误 - β：犯第二类错误的概率（
β 水平），即零假设实际为假却被接受的概率。 - 预计从阳性转为阴性的比例（占总数的 %）：假设从阳性结果转为阴性结果的个案比例。
- 预计从阴性转为阳性的比例（占总数的 %）：反方向，即假设从阴性结果转为阳性结果的个案比例。
示例
在一项交叉研究中，预计全部个案中有 20% 从阳性反应转为阴性反应，10% 从阴性转为阳性。在对话框中以百分比输入 20 和 10。
选择 0.05 作为
结果
单击计算后，程序显示研究所需的个案总数。本例中，所需最小总样本量为 234。
表中显示在第一类错误和第二类错误的不同水平下的所需样本量。
参考文献
- Machin D, Campbell MJ, Tan SB, Tan SH (2009) Sample size tables for clinical studies. 3rd ed. Chichester: Wiley-Blackwell.