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最大信息量（Maximum information,MI）
研究结束时的获得的最大信息量，跟样本量成正比。
SAS里Proc Seqdesign设计时给出相关的设计信息，如
SAS Help Example 110.3
Max Information(Percent of Fixed Sample)：相对固定设计样本量的比例，即样本量膨胀因子。
Max Information：最大信息量（Fisher information）。
，跟α、β、
及选择的设计方法有关。
上图中固定设计MI=65.6728，序贯设计MI=77.6984，
序贯设计相对固定设计为77.6984/65.6728=118.3143%，对应样本量
假设各次分析样本量等分的情况下，为第j次分析时的信息量
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膨胀因子（Inflation factor ）
Inflation factor: ，
表示成组序贯设计的样本量N相对于固定设计样本量的百分比。它与试验的效应量无关，只和α、β、分析次数K以及采用的控制一类错误的方法有关。即针对不同的α控制方法，对应有不同的I，它是一个固定值。在知道了
及
的情况下，反过来计算序贯设计的样本量。
补充备注：
最终分析时的信息量为最大信息量MI，计划K次期中分析（假设各次样本量等分）的序贯设计在时刻时的信息量
在备择假设
下，K次期中分析的统计量
服从均值向量
定义，则均值向量为(
假设采用Wang-Tsiatis方法，Power为在H1成立的情况下成功拒绝H1的概率为
在α、β、Φ及K固定的情况下可以算出δ的值。进一步
其中IF即为Inflation factor。
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备择假设下的平均样本量（
）
在备择假设成立的前提下，即试验可能提前中止的前提下的平均样本量。
n1为第一次期中分析时的样本量（无论试验中止与否，第一次期中分析都需要进行）+后续各次期中分析提前中止的概率*各次期中分析样本来都总和。
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原假设下的平均样本量（
）：
在原假设成立的前提下的平均样本量。跟类似。
不同设计下，MI、与固定样本量的关系举例。可以通过这些参数综合比较和选择不同的设计。
