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?