比率の2標本比較、標本サイズ推定：RとStata

比率の2標本比較、標本サイズ推定：RとStata

次のように、サンプルサイズの結果が異なります。

でR

power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05)

結果：各グループの（つまり 161）。$n = 160.7777$

Stata

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05)

結果：各グループで。$n = 174$

なぜ違いがあるのですか？ありがとう。

ところで、私はSAS JMPで同じサンプルサイズ計算を実行しました。結果は（Rの結果とほとんど同じです）。$n = 160$

違いは、Stataのsampsiコマンド（Stata 13で非推奨になり、で置き換えられたpower）がデフォルトで連続性補正を使用するという事実によるものですが、R power.prop.test()は使用しません（Stataが使用する式の詳細については、[PSS] power twoproportionsを参照してください）。これは、nocontinuityオプションで変更できます。

sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) nocontinuity

これにより、グループあたりのサンプルサイズは161になります。連続性補正を使用すると、より保守的なテスト（つまり、サンプルサイズが大きくなります）が得られ、サンプルサイズが大きくなるほど問題は明らかに小さくなります。

bpower（彼のHmiscパッケージの一部）のドキュメントでフランクハレルは、連続性の補正なしの式はかなり正確であることを指摘しており、それによって、補正を行わない理由を提供しています。