病例对照研究中的最佳病例/对照比率

病例对照研究中的最佳病例/对照比率是多少？为什么大多数教科书或专着认为它大于1？可以小于1吗（缺点是什么？）？谢谢。

正如@EpiGrad所说-没有最佳比率，因为否则每个人都会使用它。我建议您通过查看控件的成本与案例的成本来解决这个问题。

案例

病例对照研究的基础是您要研究罕见的结局（癌症，再次手术等）。很少见，您的问题是找到这些患者是主要的花费。

控制项

对照基本上是没有疾病的任何人，因此您拥有很多此类疾病。找到另外10个控件通常并不那么困难。

统计

您想要看到的是两个被研究样本之间有差异的地方，例如以下情况：

如果您认为自己最终会遇到看不到差异的情况，则需要增加患者数量。换句话说，您有这种情况：

您想通过在一组中招募更多患者来改变这一状况：

统计数据非常直接，您可以通过拥有相等大小的组来获得最大的权力。由于您通常处于罕见结果组中找不到更多患者的情况，因此您希望增加对照组中的患者数量。中心极限定理给出法线的with由以下简单方程式给出：

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

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

如您所见，每个被研究人员对曲线宽度的影响都按照定义减小。这样可以得出最佳比例，这是您从招募患者/对照组中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，您必须像对待患者一样付出大量的努力。例如，在派学生与控件进行对话时，您无法亲自采访有趣的案例。识别正确的来源人群也可能是相当具有挑战性的。

不一定有最佳的病例对照研究比率，否则它将是我们所有人都使用的比率。通常，我认为，较高的控制权与案件的比例可以提高研究能力，尽管要以更昂贵的研究为代价。我曾经对队列研究中嵌套的一系列病例对照研究进行了分析。在每个案例中使用2或3个控件，估计的精度显着提高，但随后收益开始趋于平稳。

在学习计划阶段可能需要通过仿真进行评估。