样本大小计算器

用置信度和出错范围计算您统计研究所需的样本大小。

计算器

计算样本大小

人口总数

信任水平(1-99)%)

误差(0.1-50)%)

预期反应分布(1-99)%)

完整指南

样本大小计算综合指南

样本大小确定介绍

样本大小的确定是研究设计的一个关键方面,可以确保研究结果的有效性和可靠性. 适当计算的样本规模兼顾了统计力量与资源制约的需要,使研究人员在优化时间和成本投资的同时得出有意义的结论.

样本大小为何重要:
  • 样本尺寸不足可能导致错误的负结果(Type II错误)
  • 过于庞大的样品废物资源,可能发现临床上微不足道的影响
  • 适当规模的样品在精度和效率之间提供了最佳平衡
  • 伦理研究需要适当的抽样,以证明参与者的参与是合理的

样本大小计算的关键要素

1. 联合国 统计力量

当真实效果存在时, 检测它的概率 。 通常设定为80-90%, 意味着你的研究有80 -90% 如果有这种可能性,就有可能找到显著效果。

2. 意义级别(α)

统计意义的门槛值,通常为0.05 (5个)%). (中文(简体) ). 代表错误地拒绝无效假设的可接受风险(Type I错误).

3个 效果大小

你的目标是检测差异或关系的程度。 可以表示为标准度量(Cohen's d, conversity s系数)或绝对相差.

4.四. 可变性

您的数据的预期分布或分散, 通常以标准偏差为代表 。 较高的可变性需要更大的样本来保持精度.

不同种类的样本大小计算

学习类型 主要公式组件 通用应用程序
流行率研究 人口规模、误差幅度、预期流行率、信心水平 疾病流行情况调查、民意调查、市场研究
比较研究(两个组) 效果大小、功率、意义水平、分配比率 临床试验,实验与控制组比较
关联性研究 预期关联系数、功率、意义水平 变量之间的关系、关联研究
可靠性研究 预期可靠性系数、精确度、信心水平 规模验证、标准间可靠性评估

抽样大小确定的实际办法

步骤1:准确界定你的研究问题

明确阐述你的主要假设,确定关键结果变量。 这将决定哪种样本大小计算方法是适当的。

步骤2:审查现有文献

审查先前的研究,以估计影响大小、标准偏差或预期比例。 这一信息对于现实的样本大小计算至关重要.

第3步:选择适当的参数

选择功率( 通常为 80- 90)%), 意义级(通常为0.05),以及最小的临床意义效应大小.

步骤4:考虑研究设计因素

考虑辍学率、多重比较、集群效应或适用的重复措施。

步骤5:计算和验证

使用适当的公式或软件工具来计算所需的样本大小. 考虑灵敏度分析以了解假设的变化如何影响您的样本大小要求.

对不同研究背景的特殊考虑

临床试验

  • 估计辍学率的核算(往往是10-20)%)
  • 考虑临时分析和可能及早停止
  • 平衡统计力量与道德关切

调查研究

  • 考虑预期答复率
  • 在复杂的调查中考虑分层和分组
  • 在从小人口抽样时对有限人口进行调整

试点研究

  • 通常使用较小的样本(每组10-30人)
  • 注重可行性和参数估计
  • 使用结果为完整的研究样本大小计算提供信息

定性研究

  • 样本大小通常由数据饱和度决定
  • 通常在5-50名参与者之间,视方法而定
  • 考虑调查的深度和参与者的多样性

常见陷阱和最佳做法

避免的常见错误:

  • 使用不切实际的大型效应,导致研究能力不足
  • 未能说明多种结果或比较
  • 忽略潜在辍学率或未答复率
  • 不调整复杂设计中的分组或相关数据
  • 数据收集后计算样本大小(后热功率计算)

最佳做法:

  • 在研究规划初期与统计人员协商
  • 在研究协议中记录所有假设和计算
  • 进行敏感性分析,以了解不同的关键参数如何影响样本大小要求
  • 与统计要求一起考虑实际制约因素
  • 在处理复杂设计时使用适当的软件或专用计算器而不是通用公式

结论

样本大小计算既是一门科学,也是一门艺术,需要仔细考虑统计原理和实际制约. 通过了解基本概念并采用系统的方法,研究人员可以确保其研究获得适当的动力,在有效使用现有资源的同时,回答其研究问题。

记住样品大小的计算应在研究的规划阶段进行,并以透明的方式记录下来,以显示你研究方法的严谨性。 在怀疑时,与统计学家协商可提供针对你具体研究背景的宝贵指导。

概念

样本大小是什么?

样本大小是统计样本中包含的观测或个体数量. 至关重要的是:

关键点:
  • 确保统计结果的有效性
  • 尽量减少采样出错
  • 达到预期的信任水平
  • 维持可接受的误差幅度
指南

影响样本大小的因素

人口规模

人口越多,通常需要更大的样本规模才能准确反映情况。

信任水平

更高的置信度需要更大的样本尺寸来保持准确性.

错误边距

较小的误差幅度需要更大的样本尺寸才能得出准确的结果。

分发答复

答复的预期分布影响到所需的样本规模。

公式

样本大小公式

样本大小采用以下公式计算: 1.

公式:
n = (Z² * p * (1-p)) / e²

地点:

  • n 是样本大小
  • Z是信任等级的Z分数
  • p 是响应分布
  • e 为出错幅度
实例

实例

实例1人口较少

人口数: 100个
信心水平:95%
错误边距: 5%
答复分发:50份%

样本大小 QQ 80

小规模人口研究所需

实例2人口众多

人口:10 000人
信心水平:99%
错误边距: 2%
答复分发:50份%

样本大小 QQ 4 147

要求进行高自信研究

实例3市场研究

人口:1 000 000
信心水平:90%
错误边距: 3%
分发答复:30%

样本大小 QQ 896

需要进行市场研究

工具

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