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1.

估计样本量的决定因素

 

1.1 

资料性质

 

计量资料如果设计均衡

,

误差控制得好

,

样本可以小于

30

?/p>

; 

计数资料即使误差

控制严格

,

设计均衡

, 

样本需要大一?/p>

,

需?/p>

30-100

例?/p>

 

1.2 

研究事件的发生率

 

研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡),疾病发生率越高,所需的样本量

越小,反之就要越大?/p>

 

1.3 

研究因素的有效率

 

有效率越高,

即实验组和对照组比较数值差异越大,

样本量就可以越小?/p>

小样?/p>

就可以达到统计学的显著性,反之就要越大?/p>

 

1.4 

显著性水?/p>

 

即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小,

所需的样本量越大,反之就要越小。α水平由研究者具情决定,通常α?/p>

0.05

?/p>

0.01

?/p>

 

1.5 

检验效?/p>

 

检验效能又称把握度,为

1

-β,即假设检验第二类错误出现的概率,为假阴?/p>

错误出现的概率?/p>

即在特定的α水准下?/p>

若总体参数之间确实存在着差别?/p>

此时

该次实验能发现此差别的概率?/p>

检验效能即避免假阴性的能力?/p>

β越小?/p>

检验效

能越高,所需的样本量越大,反之就要越小。β水平由研究者具情决定,通常?/p>

β?/p>

0.2

?/p>

0.1

?/p>

0.05

。即

1

-?/p>

=0.8

?/p>

0.1

?/p>

0.95

,也就是说把握度?/p>

80%

?/p>

90%

?/p>

95%

?/p>

 

1.6 

容许的误差(δ?/p>

 

如果调查均数时,则先确定样本的均?/p>

( )

和总体均数

(m)

之间最大的误差为多

少。容许误差越小,需要样本量越大。一般取总体均数?/p>

1

-α)可信限的一半?/p>

 

1.7 

总体标准?/p>

(s) 

一般因未知而用样本标准?/p>

s

代替?/p>

 

1.8 

双侧检验与单侧检?/p>

 

采用统计学检验时

,

当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时

,

应该?/p>

择双侧检?/p>

,

所需样本量就?/p>

; 

当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意?

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估计样本量的决定因素

 

1.1 

资料性质

 

计量资料如果设计均衡

,

误差控制得好

,

样本可以小于

30

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; 

计数资料即使误差

控制严格

,

设计均衡

, 

样本需要大一?/p>

,

需?/p>

30-100

例?/p>

 

1.2 

研究事件的发生率

 

研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡),疾病发生率越高,所需的样本量

越小,反之就要越大?/p>

 

1.3 

研究因素的有效率

 

有效率越高,

即实验组和对照组比较数值差异越大,

样本量就可以越小?/p>

小样?/p>

就可以达到统计学的显著性,反之就要越大?/p>

 

1.4 

显著性水?/p>

 

即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小,

所需的样本量越大,反之就要越小。α水平由研究者具情决定,通常α?/p>

0.05

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0.01

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1.5 

检验效?/p>

 

检验效能又称把握度,为

1

-β,即假设检验第二类错误出现的概率,为假阴?/p>

错误出现的概率?/p>

即在特定的α水准下?/p>

若总体参数之间确实存在着差别?/p>

此时

该次实验能发现此差别的概率?/p>

检验效能即避免假阴性的能力?/p>

β越小?/p>

检验效

能越高,所需的样本量越大,反之就要越小。β水平由研究者具情决定,通常?/p>

β?/p>

0.2

?/p>

0.1

?/p>

0.05

。即

1

-?/p>

=0.8

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0.1

?/p>

0.95

,也就是说把握度?/p>

80%

?/p>

90%

?/p>

95%

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1.6 

容许的误差(δ?/p>

 

如果调查均数时,则先确定样本的均?/p>

( )

和总体均数

(m)

之间最大的误差为多

少。容许误差越小,需要样本量越大。一般取总体均数?/p>

1

-α)可信限的一半?/p>

 

1.7 

总体标准?/p>

(s) 

一般因未知而用样本标准?/p>

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代替?/p>

 

1.8 

双侧检验与单侧检?/p>

 

采用统计学检验时

,

当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时

,

应该?/p>

择双侧检?/p>

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所需样本量就?/p>

; 

当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意?

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1.1 

资料性质

 

计量资料如果设计均衡

,

误差控制得好

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30

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计数资料即使误差

控制严格

,

设计均衡

, 

样本需要大一?/p>

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需?/p>

30-100

例?/p>

 

1.2 

研究事件的发生率

 

研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡),疾病发生率越高,所需的样本量

越小,反之就要越大?/p>

 

1.3 

研究因素的有效率

 

有效率越高,

即实验组和对照组比较数值差异越大,

样本量就可以越小?/p>

小样?/p>

就可以达到统计学的显著性,反之就要越大?/p>

 

1.4 

显著性水?/p>

 

即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小,

所需的样本量越大,反之就要越小。α水平由研究者具情决定,通常α?/p>

0.05

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0.01

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1.5 

检验效?/p>

 

检验效能又称把握度,为

1

-β,即假设检验第二类错误出现的概率,为假阴?/p>

错误出现的概率?/p>

即在特定的α水准下?/p>

若总体参数之间确实存在着差别?/p>

此时

该次实验能发现此差别的概率?/p>

检验效能即避免假阴性的能力?/p>

β越小?/p>

检验效

能越高,所需的样本量越大,反之就要越小。β水平由研究者具情决定,通常?/p>

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0.2

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0.1

?/p>

0.05

。即

1

-?/p>

=0.8

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0.1

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0.95

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80%

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90%

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95%

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1.6 

容许的误差(δ?/p>

 

如果调查均数时,则先确定样本的均?/p>

( )

和总体均数

(m)

之间最大的误差为多

少。容许误差越小,需要样本量越大。一般取总体均数?/p>

1

-α)可信限的一半?/p>

 

1.7 

总体标准?/p>

(s) 

一般因未知而用样本标准?/p>

s

代替?/p>

 

1.8 

双侧检验与单侧检?/p>

 

采用统计学检验时

,

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样本量计?- 百度文库
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估计样本量的决定因素

 

1.1 

资料性质

 

计量资料如果设计均衡

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误差控制得好

,

样本可以小于

30

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; 

计数资料即使误差

控制严格

,

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样本需要大一?/p>

,

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30-100

例?/p>

 

1.2 

研究事件的发生率

 

研究事件预期结局出现的结局(疾病或死亡),疾病发生率越高,所需的样本量

越小,反之就要越大?/p>

 

1.3 

研究因素的有效率

 

有效率越高,

即实验组和对照组比较数值差异越大,

样本量就可以越小?/p>

小样?/p>

就可以达到统计学的显著性,反之就要越大?/p>

 

1.4 

显著性水?/p>

 

即假设检验第一类(α)错误出现的概率。为假阳性错误出现的概率。α越小,

所需的样本量越大,反之就要越小。α水平由研究者具情决定,通常α?/p>

0.05

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1.5 

检验效?/p>

 

检验效能又称把握度,为

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即在特定的α水准下?/p>

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该次实验能发现此差别的概率?/p>

检验效能即避免假阴性的能力?/p>

β越小?/p>

检验效

能越高,所需的样本量越大,反之就要越小。β水平由研究者具情决定,通常?/p>

β?/p>

0.2

?/p>

0.1

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0.05

。即

1

-?/p>

=0.8

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0.1

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0.95

,也就是说把握度?/p>

80%

?/p>

90%

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95%

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1.6 

容许的误差(δ?/p>

 

如果调查均数时,则先确定样本的均?/p>

( )

和总体均数

(m)

之间最大的误差为多

少。容许误差越小,需要样本量越大。一般取总体均数?/p>

1

-α)可信限的一半?/p>

 

1.7 

总体标准?/p>

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一般因未知而用样本标准?/p>

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代替?/p>

 

1.8 

双侧检验与单侧检?/p>

 

采用统计学检验时

,

当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时

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所需样本量就?/p>

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