正如@EpiGrad 所说 - 没有最佳比例，否则每个人都会使用它。我建议您通过查看控制成本与案例成本来解决这个问题。

案例

病例对照研究的基础是您想要研究罕见的结果（癌症、再次手术等）。由于罕见，您的问题是找到这些患者是主要成本。

控件

控制基本上是任何没有疾病的人，因此你有很多这些。再找到 10 个控件通常并不难。

统计数据

您想看到的是两个研究样本之间存在差异的情况，如下例所示：

如果您认为最终会出现看不到差异的情况，则需要增加患者数量。换句话说，你有这种情况：

您想通过在一组中招募更多患者来改变这一点：

统计数据非常简单，您可以通过拥有相同大小的组来获得最大的权力。由于您通常处于在罕见结果组中找不到更多患者的情况下，因此您希望增加对照组中的患者数量。中心极限定理给出了正态曲线的 with 由​​这个简单的方程给出：

$SE = \frac{SD}{\sqrt{n}}$

• SE = 标准误差（均值的抽样分布的标准差）
• SD =样本的标准偏差
• n =样本中的患者人数

如您所见，对每个研究人员所具有的曲线宽度的影响会按照的定义而减小。这使得最佳比例是您在招募患者/对照上花费的时间和精力最多的地方。$\sqrt{n}$

在病例对照研究中至关重要的是，您必须在对照方面投入与对患者一样多的努力。例如，您不能在派学生与控制人员交谈时自己采访有趣的案例。识别正确的来源人群也可能相当具有挑战性。

不一定有最佳病例对照研究比率，否则它将是我们都使用的那个。一般来说，我认为控制与病例的比例越高，研究能力越大，尽管代价是研究成本更高。我曾经对嵌套在队列研究中的一系列病例对照研究进行了分析。每个案例使用 2 或 3 个控制，估计的精确度显着提高，但随后收益开始趋于平稳。

这可能是值得在学习计划阶段通过模拟进行评估的东西。