样本量计算(DOC)
样本量计算
u 2 P u 2 ( p P )( p P ) / P 1 2 N p1 p 2
p ( p1 p 2 2 p ) / 2
本设计至少需要观察235例
3 0
2.2.4 两样本率比较
例8：某医师研究某药对产后宫缩痛、外阴创伤痛 效果，预试验旧药镇痛率为55%，新药镇痛率为75%， 当α=0.05，β=0.1时需要观察多少例能说明新药 镇痛效果优于旧药？
答案：38.3≈39 2 8
2.2.3 配对资料
甲法 + -
乙法 + P P2-P P2 1 P1-P P1
u 2 P u 2 ( p P )( p P ) / P 1 2 N p1 p 2
p1,p2分别为甲、乙两法阳性率， p为甲、乙两法一致性阳性率，
标准差
2
2
均数 吲达帕胺 安慰剂 17.1（
x） 9.9（ x ）
e c
8.175（
s） 3（ s ）
e c
设k=0.7
n=20
kn=14
2 5 25
2.2 无序分类资料的样本含量估计
2.2.1 估计总体率（抽样） 当目标事件发生率为0.2-0.8（0.3-0.7）时，用下 列公式：
率
N
u p1 p
2 9
p ( p1 p 2 2 p ) / 2
例7：某医师观察甲药是否比乙药治疗过敏性鼻炎
更有效，采用配对双盲设计，预试验甲药有效率为 60%，乙药有效率为50%，两药一致性阳性率为43%， 试估算两药疗效差别有统计学意义时样本含量。 设u0.05=1.96， u0.1=1.2816
样本数量计算公式
样本数量计算公式样本数量计算公式是在统计学中非常重要的一部分，它用于确定需要收集的样本数量以确保研究结果的可靠性和代表性。
在实际研究中，样本数量的确定对于研究结果的准确性至关重要。
下面将介绍一些常用的样本数量计算公式及其应用。
一、总体均值的抽样误差当我们要估计总体均值时，可以使用以下公式来计算所需的样本数量：n = （Z * σ / E）^2其中，n为样本数量，Z为置信水平对应的Z值，σ为总体标准差，E为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下，所需的样本数量以估计总体均值。
二、总体比例的抽样误差当我们要估计总体比例时，可以使用以下公式来计算所需的样本数量：n = （Z^2 * p *（1-p））/ E^2其中，n为样本数量，Z为置信水平对应的Z值，p为总体比例，E 为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下，所需的样本数量以估计总体比例。
三、两个总体均值之差的抽样误差当我们要比较两个总体均值之差时，可以使用以下公式来计算所需的样本数量：n = （Z^2 *（σ1^2 + σ2^2））/ E^2其中，n为样本数量，Z为置信水平对应的Z值，σ1和σ2分别为两个总体的标准差，E为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下，所需的样本数量以比较两个总体均值之差。
四、相关性研究的抽样误差当我们要研究两个变量之间的相关性时，可以使用以下公式来计算所需的样本数量：n = （Z^2 *（1-r^2））/ E^2其中，n为样本数量，Z为置信水平对应的Z值，r为两个变量之间的相关系数，E为抽样误差。
这个公式可以帮助研究者确定在给定的置信水平下，所需的样本数量以研究两个变量之间的相关性。
在实际研究中，研究者需要根据具体的研究问题和研究设计来选择合适的样本数量计算公式，并结合实际情况进行调整。
同时，研究者还需要注意样本数量的合理性和有效性，以确保研究结果的可靠性和科学性。
通过合理地选择样本数量计算公式，研究者可以更好地设计研究，提高研究结果的可靠性和代表性。
临床试验中的样本量计算
临床试验中的样本量计算在临床试验的设计中，样本量计算是一个关键的环节，它对试验结果的可靠性和推广性起着至关重要的作用。
本文将介绍一些常用的样本量计算方法和相关的原理，以帮助研究人员正确、准确地进行样本量估计。
一、概述样本量计算是在进行临床试验之前进行的一项基础性工作，它通过科学合理的统计方法来确定所需的参与试验的患者数量。
样本量的大小直接影响到试验结果的可靠性，过小的样本量可能导致结果不具有统计学意义，而过大的样本量则会造成资源的浪费。
二、常用的样本量计算方法1. 总体比例样本量计算总体比例样本量计算常用于有两个互补结果的试验，比如药物治疗与安慰剂治疗的对比试验。
通过确定所需的显著性水平、统计功效和预期的疗效差异，可以利用二项分布来计算样本量。
2. 总体均数样本量计算总体均数样本量计算常用于比较两个治疗组的平均值，比如药物治疗组和对照组的平均生存时间。
在这种情况下，需要确定所需的显著性水平、统计功效、疗效差异和总体的标准差，利用正态分布来计算样本量。
3. 非劣效性与超劣效性试验样本量计算非劣效性与超劣效性试验样本量计算常用于评估新药物或治疗方法的非劣效性或超劣效性。
在这种情况下，需要确定所需的非劣效或超劣效边界、显著性水平和统计功效，利用二项分布或正态分布来计算样本量。
4. 多组样本量计算多组样本量计算常用于比较两个以上治疗组的平均值或比例。
在这种情况下，需要确定所需的显著性水平、统计功效、疗效差异和总体标准差，利用方差分析或多项式分布来计算样本量。
三、样本量计算原理样本量计算的原理基于统计学中的假设检验理论和置信区间理论。
在假设检验中，通过设定显著性水平和统计功效，可以估计出所需的样本量。
而在置信区间中，通过设定置信水平和效应量，可以估计出所需的样本量。
样本量的计算是基于对试验对象总体的假设和对试验结果的预期，并且要求样本具有代表性和随机性。
四、注意事项在进行样本量计算时，需要注意以下几点：1. 合理选择显著性水平和统计功效，一般显著性水平取0.05，统计功效取0.8，但也需根据具体研究的目的和研究领域的惯例进行选择。
临床试验常用样本量的计算方法
临床试验常用样本量的计算方法临床试验是评价医疗干预措施有效性和安全性的重要方法之一、在进行临床试验时，合理的样本量计算是确保试验具有统计学意义和科学可靠性的重要步骤之一、本文将从试验目的、效应大小、错误类型和统计方法等方面介绍临床试验常用的样本量计算方法。
一、试验目的在进行样本量计算之前，首先需要明确试验的目的是什么。
不同的试验目的对样本量计算有不同的要求。
1.描述性试验：描述性试验是旨在描述和概括人群特征、疾病频率、新技术的性能等，通常不涉及统计检验。
在这种类型的试验中，样本量的计算往往以统计学为基础，根据置信区间长度或精确度来确定。
2.比较试验：比较试验是旨在比较不同干预措施的效果，常见的包括药物疗效的比较、手术效果的比较等。
在这种类型的试验中，需要确定试验的主要效应大小。
二、效应大小效应大小是指试验结果中真实存在的干预效果的大小。
样本量计算中需要考虑到主要效应的大小，以使试验能够检测到具有意义的差异。
1.非劣效（非劣效）试验：非劣效试验是以疗效差异的下限边界（非劣效界）为基础，判断新干预措施是否与已有干预措施相当。
样本量计算需要根据监测期望的非劣效界来确定。
2.等效性试验：等效性试验是旨在证明两种干预措施的疗效相当。
在这种类型的试验中，需要确定非劣效界，并根据非劣效界来计算样本量。
3.优势试验：优势试验是旨在证明新的干预措施是否优于已有干预措施。
样本量计算需要确定所期望的主要效应大小、显著性水平和统计功效，以及预期的丢失率和失败率。
三、错误类型在进行临床试验时，需要考虑两类错误：第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。
样本量计算需要控制这两类错误的概率。
1.第一类错误（α错误）是指在实际上不存在差异的情况下，错误地拒绝原假设（即错误地得出差异存在的结论）。
控制α错误的概率可以通过选择适当的显著性水平来实现。
2.第二类错误（β错误）是指在实际上存在差异的情况下，错误地接受原假设（即错误地得出差异不存在的结论）。
样本量计算方法范文
样本量计算方法范文1.显著性水平（α）：显著性水平是研究者在进行统计假设检验时所允许的错误程度。
常用的显著性水平是0.05或0.01，代表了犯错误的风险不超过5%或1%。
2.功效（1-β）：功效是指能够检测到存在的真实效应的概率。
常用的功效水平是0.8或0.9，代表了研究者能够有80%或90%的概率发现真实的效应。
3.效应大小（δ）：效应大小是研究者所期望的实际效应的大小。
效应大小可以是均值差异、相关系数、比例差异等。
4.方差（σ）：方差是指测量一些变量时所观察到的数据的离散程度。
方差可以通过先前的研究或者经验估计得到，如果没有相关信息，可以选择标准差的一个保守估计。
一般来说，进行样本量计算的方法有以下几种：1.方差分析样本量计算：该方法适用于比较两个或多个组之间的均值差异。
根据研究假设、方差和显著性水平，可以使用方差分析公式计算出所需的样本量。
2.相关分析样本量计算：该方法适用于研究变量之间的相关程度。
根据效应大小、方差和显著性水平，可以使用相关分析公式计算出所需的样本量。
3.t检验样本量计算：该方法适用于比较两个组之间的均值差异。
根据效应大小、方差和显著性水平，可以使用t检验公式计算出所需的样本量。
4. 非参数检验样本量计算：对于一些数据不满足正态分布的情况，可以使用非参数检验方法进行样本量计算。
例如，Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等。
以上所述的方法都是基于统计学原理和公式进行计算的，但实际研究中往往还需要考虑到其他因素，比如研究的时间和经济成本、可行性等。
因此，在进行样本量计算时需要综合考虑多种因素，以得出合理的样本大小。
此外，为了提高研究的可靠性，有时也需要增加样本量，特别是在样本分组较多、效应大小较小或者实验设计较复杂的情况下。
总的来说，样本量计算是研究者在进行实验设计或者调查研究时非常重要的一步，它可以保证研究结果的准确性和可靠性。
通过合理计算样本量，研究者可以避免样本量过小或过大的问题，提高研究的科学性和推广性。
样本量计算方法
样本量计算方法在进行各种研究和调查时，样本量的计算是一个至关重要的环节。
合适的样本量能够确保研究结果的准确性和可靠性，同时也能在资源利用和研究效率之间达到良好的平衡。
那么，如何来计算样本量呢？首先，我们需要明确样本量计算的目的。
简单来说，就是要在一定的精度要求下，通过抽取一部分样本，来推断总体的特征。
如果样本量过小，可能会导致结果的偏差较大，无法准确反映总体的情况；而样本量过大，则会造成资源的浪费，增加研究的成本和难度。
常见的样本量计算方法主要基于以下几个因素：一是总体的规模。
如果总体规模很大，那么相对来说，样本量可以适当小一些；反之，如果总体规模较小，样本量则需要相对较大，以保证足够的代表性。
二是研究的精度要求。
精度要求越高，需要的样本量就越大。
例如，如果我们想要非常精确地估计总体均值，那么就需要更多的样本。
三是总体的变异程度。
总体变异程度越大，为了能够准确反映总体特征，所需的样本量也就越大。
四是置信水平。
通常我们会选择一个较高的置信水平，比如 95%或99%。
置信水平越高，意味着我们对结果的可靠性要求越高，所需的样本量也就越大。
在实际计算样本量时，有一些常见的公式和方法。
对于均值估计的样本量计算，常用的公式是：＼n ＝＼frac{Z^2 ＼times ＼sigma^2}｛E^2}＼其中，＼（n\）是样本量，＼（Z\）是与置信水平对应的标准正态分布的分位数（例如，对于 95%的置信水平，＼（Z ＼approx 196\）），＼（＼sigma\）是总体标准差（如果未知，可以用样本标准差来估计），＼（E\）是允许的误差。
假设我们想要估计某地区居民的平均收入，已知以往类似地区居民收入的标准差约为 5000 元，我们希望估计值的误差不超过 500 元，置信水平为 95%。
那么，首先确定＼（Z ＝ 196\），＼（＼sigma ＝5000\），＼（E ＝ 500\），代入公式计算：＼n ＝＼frac{196^2 ＼times 5000^2}｛500^2} ＼approx 384＼所以，大约需要抽取 384 个样本才能满足要求。
(全面版)样本数量估计(DOC)
(全面版)样本数量估计(DOC)全面版样本数量估计简介在研究和调查中，样本数量的估计是一项重要的任务。
合理的样本数量能够提供可靠的数据，并能够充分代表整个人群或样本群体。
本文档将介绍几种常用的样本数量估计方法。
相关概念在了解样本数量估计方法之前，有几个相关的概念需要明确：- 总体大小：指的是整个人群或样本群体的规模。
- 置信水平：在样本数量估计中，置信水平用于衡量估计结果的可靠性。
常见的置信水平包括95%和99%，表示有95%或99%的概率估计结果落在置信区间内。
- 置信区间：是一个范围，用于表示估计结果的不确定性。
置信区间的宽度反映了估计结果的不准确程度。
- 最大误差：表示在样本数量估计中，希望估计结果的偏差不超过该数值。
常见的样本数量估计方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是最常用的样本数量估计方法之一。
具体步骤如下：1. 确定总体大小和置信水平。
2. 使用抽样公式来计算样本数量：样本大小 = （Z * Z * p * q）/ E^2，其中 Z 为置信水平对应的 Z 值，p 为总体比例的估计值，q为 1 - p，E 为最大误差。
3. 根据计算结果确定最终的样本数量。
2. 分层抽样分层抽样适用于总体可以划分为若干个独立的子总体时。
具体步骤如下：1. 确定每个子总体的大小和置信水平。
2. 使用抽样公式来计算每个子总体的样本数量。
3. 将所有子总体的样本数量相加，得到最终的样本数量。
3. 群集抽样群集抽样适用于总体中存在群集或聚集现象时。
具体步骤如下：1. 确定每个群集的大小和置信水平。
2. 使用抽样公式来计算每个群集的样本数量。
3. 将所有群集的样本数量相加，得到最终的样本数量。
注意事项在进行样本数量估计时，需要注意以下几点：- 样本数量不是越大越好，需要根据具体研究目的和资源限制来确定合适的样本数量。
- 在样本数量估计中，对总体比例的估计值需要尽可能准确，以避免样本数量的偏差。
- 样本数量估计只是一种预估方法，实际研究中可能还需要进行样本大小的调整。
(完整版)样本量计算(DOC)
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例;计数资料即使误差控制严格,设计均衡,样本需要大一些,需要30-100例。
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。
1.31.41.5度为1.61.71.8双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大;当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
分层抽样的样本量大小取决于作者选用的对象是用均数还是率进行抽样调查。
例.要做一项有关北京城区护士参与继续教育的学习动机和学习障碍的现状调查，采用分层多级抽样，选用的是均数抽样的公式，Uα为检验水准α对应的υ值，σ为总体标准差，δ为容许误差，根据预实验得出标准差σ=1.09，取α=0.05，δ=0.1，样本量算得520例，考虑到10%-15%的失访率和抽样误差，样本扩展到690例。
2.2分析性研究2.2.1探索有关变量的影响因素研究有关变量影响因素研究的样本量大多是根据统计学变量分析的要求，样本数至少是变量数的5-10倍。
样本量计算(DOC
欢迎阅读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例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
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。
1.3 1.4 1.5 检验水平由80%，1.6 1.7 一般因未知而用样本标准差s 代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、调查。
例.δ10%-15%2.22.2.15-10倍。
方式、60-120例。
资料的样本量估算可用公式，根据预实验中的数据，2.2.2 研究某变量对另一变量的影响对于研究某变量对另一变量的影响来说，样本量可以根据直线相关的公式获得，μα与μβ与分别为检验水准α和第Ⅱ类错误的概率β相对应的U值，ρ为总体相关系数。
例.要做一项血透患者自我管理水平对其健康状况影响的研究，假设α=0.05，power=0.80，查表得μα=1.96，μβ=0.84，总体相关系数可选用文献报道中血液透析患者自我管理水平与健康调查简表得分相关系数为0.274，代入公式就可算出所需样本量为103例。
样本量计算方法范文
样本量计算方法范文1.参数方法：当研究变量可以通过参数来描述时，可以使用参数方法来计算样本量。
参数方法包括t检验、方差分析、回归分析等。
-t检验的样本量计算方法：在进行两样本均数差异的假设检验时，可以根据给定的显著性水平、功效和预期的均数差异来计算所需的样本量。
一般情况下，样本量随着显著性水平的降低、功效的提高和预期的均数差异的增加而增加。
-方差分析的样本量计算方法：在进行多样本均数差异的假设检验时，可以使用方差分析来计算样本量。
同样，要考虑显著性水平、功效和预期的均数差异。
-回归分析的样本量计算方法：在进行回归分析时，需要考虑预期的效应大小、显著性水平和功效，从而计算出所需的样本量。
2. 非参数方法：当研究变量不能通过参数来描述时，可以使用非参数方法来计算样本量。
非参数方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等。
- Wilcoxon秩和检验的样本量计算方法：与t检验类似，可以根据给定的显著性水平、功效和预期的中位数差异来计算所需的样本量。
影响样本量的因素：1.显著性水平：显著性水平是进行统计假设检验时所采用的临界值。
一般情况下，显著性水平越低，即对研究结果的可靠性要求越高，所需的样本量就越大。
2.功效：功效是指检验真实差异被发现的概率。
功效越高，即对检测到真实差异的要求越高，所需的样本量就越大。
3.效应大小：效应大小是指研究中所关注的变量之间的差异大小。
效应大小越大，即变量之间的差异越明显，所需的样本量就越小。
4.方差：方差是指变量的变异程度。
方差越大，即变量的变异程度越大，所需的样本量就越大。
5.置信水平：置信水平是指对研究结果的可靠性的程度。
置信水平越高，即要求结果的可靠性越高，所需的样本量就越大。
总结起来，样本量计算是一种基于统计学原理的方法，用于确定研究或调查所需的样本数量。
样本量的大小由显著性水平、功效、效应大小、方差和置信水平等因素共同决定。
病例对照研究中样本量的计算公式
病例对照研究中样本量的计算公式
病例对照研究是一种常用的流行病学研究方法，它可以用来探究疾病的危险因素和预防措施。
在进行病例对照研究时，样本量的计算是非常重要的，因为样本量的大小直接影响研究结果的可靠性和准确性。
样本量的计算公式如下：
n = [(Zα/2 + Zβ)2 × (P1 × (1-P1) + P2 × (1-P2))] / (P1 - P2)2
其中，n表示所需的样本量；Zα/2和Zβ分别表示显著性水平和统计功效的标准正态分布值；P1和P2分别表示病例组和对照组中的疾病发生率。
在进行样本量计算时，需要先确定显著性水平和统计功效的值。
通常情况下，显著性水平取0.05，统计功效取0.8。
然后，需要根据研究目的和研究对象的特点，确定病例组和对照组中的疾病发生率。
这些数据可以通过文献调查、预研究或者实地调查等方式获取。
样本量的计算结果可以用来指导研究的实施。
如果所需的样本量较大，研究者需要考虑如何增加样本量，例如扩大研究范围、延长研究时间、增加研究机构等。
如果所需的样本量较小，研究者需要考虑如何保证样本的代表性和可靠性，例如采用随机抽样、严格控制研究条件等。
样本量的计算是病例对照研究中非常重要的一环，它可以帮助研究者确定研究的可行性和可靠性，从而保证研究结果的科学性和实用性。
样本量计算
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例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
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。
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，小样本就可以达到统计学的显着性，反之就要越大。
1.4 显着性水平即假设检验第一类（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取0.05或0.01。
1.5 检验效能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，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，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，通常取β为0.2，0.1或0.05。
即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。
1.6 容许的误差（δ）如果调查均数时，则先确定样本的均数( )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（1－α）可信限的一半。
1.7 总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua?界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
样本量计算
样本量计算文档编制序号：[KK8UY-LL9IO69-TTO6M3-MTOL89-FTT688]1.估计样本量的决定因素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例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些,需要30-100例。
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。
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，小样本就可以达到统计学的显着性，反之就要越大。
显着性水平即假设检验第一类（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取或。
检验效能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，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，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，通常取β为，或。
即1－β=，或，也就是说把握度为80%，90%或95%。
容许的误差（δ）如果调查均数时，则先确定样本的均数( )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（1－α）可信限的一半。
总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
双侧检验与单侧检验采用统计学检验时,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时,应该选择双侧检验,所需样本量就大; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验,所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其α或β的Ua界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到。
2.样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
样本量计算
单侧检验用：n=（U2 α + U2 β /δ2 ） （式 2.2-1）
双侧检验用：n=（Uα + U2 β /δ ） （式 2.2-2）
式中：α与β分别为第一类错误及第二类错误出现的概率，Uα、 U2 α、 U2 β 分别 为α、2α、2β检验水准的 t 值。 2.3 对样本均数与总体均数的差别做显著性检验时,所需样本的估计。
其中的 d 可以选取文献中报道的、自助式康复手册的随 机对照研究中的干预组和
对照组在普通健康问卷 GHQ 的得 分：d=10.7-5.3=5.4，计算 Sc 为 8.78，双侧α
=0.05，β=0.1，查表 得 tα ／2=1.96，tβ=1.282，代入公式得出两组各需样 本为 56 例。
附临床研究样本量的估计： 1.计量资料 1.1 对总体平均数 m 做估计调查的样本估计 公式：
化程度、家庭月收入、医疗付费方式、病程、 排菌、喀血、结核中毒症状、心理健康、
社会支持，那么研究的变量就可以在 60-120 例。 这是一种较为简便的估算样本量的方
法，在获得相关文献支持下，最好根据公式计算，计量资料的样本量估算可用公式
，根据预实验中的数据 （也可以依据其他文献的结果）得出标准差 S 和 容许误差δ，代入公式最终计算出样本量，计数资料资料可用公式
均数的计算公式 N1=N2=
，计数资料可采用率的计算公式
。式中 N1、N2 分别为两样本含量， 一般要求相 等，S 为两总体标准差的估计值，一般假设其相等或取合并方差的平方根，δ为两均数之 差值 （若为自身对照，δ 也可以写为 d），tα ／2 和 tβ ／2 分别为检验水准α和 第Ⅱ类错误概率β相对应的 t 值。 α有单双侧之分，而β只取单侧。 例.一项心肌 梗死患者院外自助式心脏康复的效果研究，可以采用此公式 计算，
样本量的计算
而对于市场调查；在市场研究中，常常有客户和研究者询问：“要掌握市场总体情况，到底需要多少样本量？”，或者说“我要求调查精度达到95%，需要多少样本量？”。
对此，我往往感到难以回答，因为要解决这个问题，需要考虑的因素是多方面的：研究的对象，研究的主要目的，抽样方法，调查经费…。
有人说，北京这么大，上千万人口，我们怎么也得做一万人的访问才能代表北京市吧。
根据统计学原理，完全不必。
只要在500－1000左右就够了。
当然前提是，我们要按照科学的方法去抽样。
根据市场调查的经验，市场潜力等涉及量比较严格的调查所需样本量较大，而产品测试，产品定价，广告效果等人们间彼此差异不是特别大或对量的要求不严格的调查所需样本量较小些。
样本量的大小涉及到调研中所要包括的人数或单元数。
确定样本量的大小是比较复杂的问题，既要有定性的考虑也要有定量的考虑。
从定性的方面考虑样本量的大小，其考虑因素有：决策的重要性，调研的性质，变量个数，数据分析的性质，同类研究中所用的样本量，发生率，完成率，资源限制等。
具体地说，更重要的决策，需要更多的信息和更准确的信息，这就需要较大的样本；探索性研究，样本量一般较小，而结论性研究如描述性的调查，就需要较大的样本；收集有关许多变量的数据，样本量就要大一些，以减少抽样误差的累积效应；如果需要采用多元统计方法对数据进行复杂的高级分析，样本量就应当较大；如果需要特别详细的分析，如做许多分类等，也需要大样本。
针对子样本分析比只限于对总样本分析，所需样本量要大得多。
具体确定样本量还有相应的统计学公式，根据样本量计算公式，我们知道，样本量的大小不取决于总体的多少，而取决于(1) 研究对象的变动程度；(2) 所要求或允许的误差大小；(3) 要求推断的置信程度。
也就是说，当所研究的现象越复杂，差异越大时，样本量要求越大；当要求的精度越高，可推断性要求越高时，样本量越大。
因此，如果不同城市分别进行推断时，"大城市多抽，小城市少抽"这种说法原则上是不对的。
样本量的确定方法
样本量的确定方法.样本量的计算公式为：样本量= (Zα/2 * σ / E)²，其中Zα/2为置信水平对应的标准正态分布值，σ为总体标准差，E 为允许的误差。
2）对于比例类型的变量，样本量的计算公式为：样本量= (Zα/2)² * p * (1-p) / E²，其中Zα/2为置信水平对应的标准正态分布值，p为总体比例，E为允许的误差。
2．分层抽样确定样本量，需要先将总体划分为若干层，然后根据每层的变异程度和大小，计算出每层的样本量，最后将各层样本量相加得到总样本量。
3．整群抽样确定样本量，需要先将总体分为若干群，然后根据群内变异程度和群大小，计算出每群的样本量，最后将各群样本量相加得到总样本量。
总之，样本量的确定需要综合考虑多个因素，包括调查目的、性质、精度要求、实际操作的可行性和经费承受能力等，同时需要根据不同的抽样方法和变量类型选择相应的样本量计算公式。
本文介绍了如何确定抽样调查方案的样本量。
对于已知数据为绝对数的情况，需要根据期望调查结果的精度、置信度、总体标准差估计值和总体单位数来计算样本量。
计算公式为n=σ/(e/Z+σ/N)。
如果是很大总体，则公式变为n=Zσ/e。
例如，如果希望平均收入误差在正负人民币30元之间，调查结果在95%的置信范围以内，置信度为1.96，估计总体标准差为150元，总体单位数为1000，则样本量为88.对于已知数据为百分比的情况，需要根据调查结果的精度值百分比、置信度、比例估计的精度和总体数来计算样本量。
计算公式为n=P(1-P)/(e/Z+ P(1-P)/N)。
如果不考虑总体，则公式为n=ZP(1-P)/e。
一般情况下，取样本变异程度最大值0.5作为P的取值。
例如，如果希望平均收入误差在正负0.05之间，调查结果在95%的置信范围以内，置信度为1.96，估计P为0.5，总体单位数为1000，则样本量为278.确定样本量后，需要进行样本量分配。
(完备版)样本量测算(DOC)
(完备版)样本量测算(DOC)引言样本量测算是研究设计中的重要环节，它涉及到研究结果的可靠性和统计推断的准确性。
本文档旨在提供一个完备的样本量测算样本，以确保研究结果具有足够的信度和效度。
测算方法我们将使用以下步骤进行样本量测算：1. 确定显著性水平：根据研究的需要选择合适的显著性水平，通常为0.05或0.01。
2. 确定效应大小：基于研究的研究目的和预期效应，选择合适的效应大小。
3. 选择统计方法：根据研究设计和变量类型选择适当的统计方法。
4. 确定假设测试：明确研究假设，并据此选择合适的假设测试方法。
5. 进行样本量测算：使用统计软件（例如G*Power）进行样本量测算，根据上述参数输入相应的值，得出样本量估计结果。
参考资料本文档的样本量测算方法参考以下几个经典参考资料：1. Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.2. Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A. G., & Buchner, A. (2007).G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175-191.结论通过完成上述步骤，我们能够得到一个完整的样本量测算样本，确保研究结果的统计推断具有充分的信度和效度。
在实际研究中，我们鼓励研究者根据具体情况进一步调整和优化样本量测算的方法，以确保研究的科学性和可靠性。
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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例; 计数资料即使误差控制严格,设计均衡, 样本需要大一些 ,需要30-100 例。
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。
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，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。
1.4 显著性水平即假设检验第一类（a）错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
a越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
a水平由研究者具情决定，通常a取0.05 或 0.01 。
1.5 检验效能检验效能又称把握度，为1-B，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的a水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，B越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
B水平由研究者具情决定，通常取B为0.2，0.1或0.05。
即1—B =0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80% 90%或95%。
1.6容许的误差（S）如果调查均数时，则先确定样本的均数（）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（1— a ）可信限的一半。
1.7 总体标准差（s）一般因未知而用样本标准差 s 代替。
1.8 双侧检验与单侧检验采用统计学检验时 ,当研究结果高于和低于效应指标的界限均有意义时 , 应该选择双侧检验 , 所需样本量就大 ; 当研究结果仅高于或低于效应指标的界限有意义时,应该选择单侧检验，所需样本量就小。
当进行双侧检验或单侧检验时，其a或B的Ua界值通过查标准正态分布的分位数表即可得到2. 样本量的估算由于对变量或资料采用的检验方法不同，具体设计方案的样本量计算方法各异，只有通过查阅资料，借鉴他人的经验或进行预实验确定估计样本量决定因素的参数，便可进行估算。
护理中的量性研究可以分为3种类型：①描述性研究：如横断面调查，目的是描述疾病的分布情况或现况调查；②分析性研究：其目的是分析比较发病的相关因素或影响因素；③实验性研究：即队列研究或干预实验。
研究的类型不同，则样本量也有所不同。
2.1描述性研究护理研究中的描述性研究多为横断面研究，横断面研究的抽样方法主要包括单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。
分层抽样的样本量大小取决于作者选用的对象是用均数还是率进行抽样调查。
例.要做一项有关北京城区护士参与继续教育的学习动机和学习障碍的现状调查，采用分层多级抽样，选用的是均数抽样的公式捋二V戸滲『，込为检验水准a对应的u值，c为总体标准差，S为容许误差，根据预实验得出标准差（T=1.09，取a =0.05，S =0.1，样本量算得520例，考虑到10%-15%勺失访率和抽样误差，样本扩展到690例。
2.2分析性研究2.2.1探索有关变量的影响因素研究有关变量影响因素研究的样本量大多是根据统计学变量分析的要求，样本数至少是变量数的5-10倍。
例如，如果研究肺结核患者生存质量及影响因素，首先要考虑影响因素有几个，然后通过文献回顾，可知约有12个预测影响变量，如年龄、性别、婚姻、文化程度、家庭月收入、医疗付费方式、病程、排菌、喀血、结核中毒症状、心理健康、社会支持，那么研究的变量就可以在60-120例。
这是一种较为简便的估算样本量的方法，在获得相关文献支持下，最好根据公式计算，计量资料的样本量估算可用公式，根据预实验中的数据（也可以依据其他文献的结果）得出标准差S和容许误差S ,代入公式最终计算出样本量，计数资料资料可用公式'■| -'? 1 r，P为样本率。
222研究某变量对另一变量的影响对于研究某变量对另一变量的影响来说，样本量可以根据直线相关的公式]}2+3获得，―与卩B与分别为检验水准a和第U类错误的概率B相对应的U值，p为总体相关系数。
例.要做一项血透患者自我管理水平对其健康状况影响的研究，假设 a =0.05，power=0.80，查表得卩a =1.96，卩B =0.84，总体相关系数可选用文献报道中血液透析患者自我管理水平与健康调查简表得分相关系数为0.274，代入公式就可算出所需样本量为103例。
2.2.3两变量或多变量的相关研究对于两变量或多变量相关的研究，样本量与自变量的多少有关，一般是其10倍, 也可以采用公式计算。
5为检验水准a相对应的U值，S为标准差，S为容许误差。
例.研究慢性腰背痛患者认知-情感应对、自我和谐与适应水平的关系.设定显著性水平a = 0.05，则U a=1.96，标准差和容许误差可从预实验中获得，根据预实验的S和S值，算出S/ S =5,样本量则为99例.2.3实验性研究实验性研究样本量的估算公式，也分计量资料和计数资料两种。
计量资料可采用两样本均数的计算公式 N1=N2曇丨匸I弋hymtL，计数资料可采用率的计算公式1【认厂：加：].八字。
式中NI、N2分别为两样本含量，一般要求相等，S为两总体标准差的估计值，一般假设其相等或取合并方差的平方根，S为两均数之差值（若为自身对照，S也可以写为d）, t a / 2和tB /2分别为检验水准a和第U类错误概率B相对应的t值。
a有单双侧之分，而B只取单侧。
例•一项心肌梗死患者院外自助式心脏康复的效果研究，可以采用此公式计算，其中的d 可以选取文献中报道的、自助式康复手册的随机对照研究中的干预组和对照组在普通健康问卷GHQ 的得分：d=10.7-5.3=5.4，计算Sc 为8.78,双侧a =0.05, 3 =0.1,查表得t a /2=1.96, t3 =1.282，代入公式得出两组各需样本为56例。
附临床研究样本量的估计：1.计量资料1.1对总体平均数m做估计调查的样本估计公式：公式：n= (/ 0 (式2.1.2.1 )式中：n为所需样本大小；Ua为双侧检验中，a时U的界值，当a=0.05 时，U0.05 =1.96,a=0.01 时,U 0.01 =2.58 ; s为总体标准差；0为容许的误差。
例1 :某学校有学生3500人，用单纯随机抽样调查学生的白细胞水平，根据预查标准差为950个/ mm，允许误差不超过100个/mm，应调查多少人？N=3500 d=100 个 /mm s=950 个/mma=0.05 (双侧)Ua=1.96n=(1.96 X 950/100)〜3471.2对样本均数与总体均数的差别做显著性检验时，所需样本的估计。
单侧检验用：单侧检验用：n=[ (U2 a + U 2 3 ) s/ 3](式1.2-1 )双侧检验用：n=[ (U a + U 2 3)s/ 3](式 1.2-2 )式中：a与3分别为第一类错误及第二类错误出现的概率，U a、U2 a、U2 3分别为a、2a、23检验水准的t值。
2计数资料2.1对总体率n 做估计调查的样本大小公式：n= ( U a / 3 /P ( 1 —P) (式 2.1 )式中：3为容许的误差：即允许样本率(p)和总体率(P)的最大容许误差为多少P为样本率。
例2:对某地HBsAg阳性率进行调查，希望所得的样本率(p)和总体率(P)之差不超过2%基于小规模预调查样本率 P=14%应调查多少人？(规定a=0.05)已知：S =0.02, P=0.14 , a=0.05 , Ua=1.96n=(1.96/0.02)2/ X 0.14(1 —0.14) =1156需调查约1160人.2.2对样本率与总体率的差别做显著性检验时，所需样本的估计。
单侧检验用：n= (U2 a+ U 2 3 / # )(式 2.2-1 )双侧检验用：n= (U a+ U 2 3 / 3 )(式 2.2-2 )式中：a与3分别为第一类错误及第二类错误出现的概率，U %、U2 a、U2 3分别为a、2a、23检验水准的t值。
2.3对样本均数与总体均数的差别做显著性检验时，所需样本的估计。
单侧检验用：n=[ (U2 a + U 2 3)S/ 3 ]P1 —P)式 2.3-1 )双侧检验用：n=[ (U a + U 2 3 ) s/ 3 ] P1 —P) (2.3-2 )式中：a与3分别为第一类错误及第二类错误出现的概率，U a、U2 a、U2 3 分别为a、2a、2 3检验水准的U值。
3病例对照研究的样本量估计选择患有特定疾病的人群作为病例组，和未患这种疾病的人群作为对照组，调查两组人群过去暴露于某种(些)可能危险因素的比例，判断暴露危险因素是否与疾病有关联及其关联程度大小的一种观察性研究。
3.1设置估算样本量的相关值①人群中研究因素的暴露率(对照组在目标人群中估计的暴露率)；②比值比(odds ratio，OR)估计出的各研究因素的相对危险度或暴露的比值比(即RR或OR③a值，检验的显著性水平，通常取 a =0.01或0.05 ;④期望的把握度(1- 3 ),通常区3 =0.10或0.20 ;即把握度为90%或 80%根据以上有关参数查表或代公式计算公式为：n= (U +U ) /(p 1 -p 0 )2(式 3.1 )p i =p o x OR/1-p o +0R X05=1/2 (p i +p o ) =1-q i =1-p i q o =1-p 0p0与P1分别为对照组及病例组人群估计的暴露率；OR为主要暴露因子的相对危险度或暴露的比值比(RR或OR 。
qO =1-P0 , q1 =1-P1 ;为两组暴露史比例的平均值，既=(P1 +P2 )/2, Q1 =1-P1 ;例：拟用病例对照研究法调查孕妇暴露于某因子与婴儿先天性心脏病的关系。
估计孕妇有30%暴露于此因子。
现要求在暴露造成相对危险度为 2时，即能在95% 的显著性水平以90%勺把握度查出，病例组和对照组各需多少例？p0=0.3 OR=2,设 a =0.05, B =0.10,用双侧检验U a =1.96 U B =1.282p1 =(0.3 x 2)/[1+0.3(2-1)]=0.46q0 =1-0.3=0.7 =1/2(0.3+0.46)=0.38q1 =1-0.46=0.54 =1-0.38=0.62n=(1.96 +1.282 )2/(0.46-0.3)2 〜192，即病例组与对照组各需 192人.4实验研究的样本量计算4.1计量资料：计量资料指身高、体重、血压、血脂和胆固醇等数值变量。
估计公式为：n = 2(U a+ U B)2S2/d2(式 4.1 )n为计算所得一个组的样本人数，如果两组的人数相等，则全部试验所需的样本大小为2n；U a为显著性水平相应的标准正态差；U B为B相应的标准正态差；S为估计的标准差，S 2 = (3 1 2 +S 2 2 ) /2 ；d为两组数值变量均值之差，例题：某新药治疗高血压，将研究对象随机分为治疗组和对照组。