如果我假设基因特征将识别出复发风险较低的受试者，即 20% 人群的事件发生率降低 0.5（风险比为 0.5），并且我打算使用来自回顾性队列研究的样本进行是否需要针对两个假设组中的不相等数量调整样本量？

例如使用 Collett, D: Modeling Survival Data in Medical Research, Second Edition - 2nd Edition 2003。所需的事件总数 d 可以通过以下方式找到：

$$\begin{equation} d = \frac{(Z_{\alpha/2} + Z_{\beta/2})^2}{p_1 p_2 (\theta R)^2} \end{equation}$$

其中和分别是标准正态分布的上和上$Z_{\alpha/2}$$Z_{\beta/2}$$\alpha/2$$\beta/2$

对于特定值，

• $p_1 = 0.20$
• $p_2 = 1 - p_1$
• $\theta R = -0.693$
• $\alpha = 0.05$所以$Z_{0.025}= 1.96$
• $\beta = 0.10$所以，$Z_{0.05} = 1.28$

并取，需要（四舍五入）有 90% 的机会检测到 0.50 的风险比在两侧 5 显着的事件数% 水平然后由下式给出$\theta R = \log \psi R = \log 0.50 = -0.693$

$$\begin{equation} d = \frac{(1.96 + 1.28)^2}{0.20 \times 0.80\times (\log 0.5)^2}= 137 \end{equation}$$