样本量经验值
交流采样常用计算公式
交流采样常用计算公式交流采样是指在一定的时间和空间范围内对目标人群进行调查或观察，并通过样本来了解整体人群特征或问题的一种方法。
在进行交流采样时，常常需要使用一些计算公式来确定样本量、样本比例等问题。
下面将介绍一些常用的交流采样计算公式。
1.简单随机抽样的样本量计算公式：样本量(n)=（Z*Z*P*(1-P))/E*E其中，Z为置信水平对应的Z值（如95%置信水平对应的Z值为1.96），P为样本总体比例估计值，E为误差允许值。
2.分层抽样的样本量计算公式：样本量(n) = ∑ （Nh * nh / N）其中，Nh为第h层的总体规模，nh为第h层抽样的样本量，N为总体规模。
3.系统抽样的样本量计算公式：样本量(n)=N/K其中，N为总体规模，K为设定的抽样比例。
4.分级抽样的样本量计算公式：样本量(n)=Σ((Nh*Nl)/(Nh+Nl))其中，Nh为第h层的总体规模，Nl为第l层的总体规模。
5.要素抽样的样本量计算公式：样本量(n)=（Z*Z*P*(1-P))/E*E其中，Z为置信水平对应的Z值（如95%置信水平对应的Z值为1.96），P为总体中具有特定要素的比例估计值，E为误差允许值。
6.多阶段抽样的样本量计算公式：样本量(n) = ∑（n1 + n2 + … + nh）其中，n1、n2、…、nh分别为每个阶段的样本量。
除了样本量的计算公式外，还有一些常用的统计公式可以用来计算样本特征的估计值和置信区间，比如样本均值的标准误差公式、样本比例的标准误差公式等。
这些公式通常使用统计软件或在线工具进行计算，并结合抽样方法和样本设计的原则进行实际操作。
不同的采样方法和研究问题可能需要不同的计算公式，上述公式只是一些常见的示例。
在实际应用中，应根据具体的研究问题、样本设计和统计要求来选择合适的计算公式，并结合经验和专家意见进行合理调整。
临床科研项目样本量的要求
临床科研项目样本量的要求在临床科研项目中，样本量的选择与确定是一项至关重要的环节。
本文将详细阐述临床科研项目样本量的概念、重要性，以及如何科学地计算样本量的要求。
临床科研项目样本量是指研究对象中符合研究要求的个体数量。
样本量的确定对于科研结果的稳定性和可靠性具有重要影响。
样本量过小可能会导致研究结果的不稳定和误差，而样本量过大则会增加研究成本和时间。
因此，合理确定样本量是临床科研项目的重要基础。
在分析临床科研项目样本量的要求时，需要考虑以下因素：研究设计：不同的研究设计对样本量的要求也不同。
例如，随机对照试验需要更大的样本量来减小随机误差，而观察性研究则可以根据研究因素和预期效应大小来估算样本量。
预期效应大小：预期效应大小是决定样本量大小的关键因素。
如果研究的效应较小，则需要较大的样本量来提高检测的可靠性。
统计学原则：根据特定的统计学原则，如Power分析或样本量估算公式，来计算满足一定精度和把握度的样本量。
针对临床科研项目样本量的要求，可以采取以下方法：明确研究设计和预期效应大小：在研究方案设计阶段，需要明确研究设计和预期效应大小，以便为样本量的计算提供依据。
运用统计学方法计算样本量：根据研究设计和预期效应大小，选择合适的统计学方法进行样本量的计算。
常用的样本量计算方法包括Power分析、t检验样本量估算、卡方检验样本量估算等。
选择合适的样本量估算软件：在计算样本量时，可以选择一些常用的统计软件，如SPSS、SAS、STATA等，来辅助进行样本量的估算。
这些软件通常都提供了相应的统计模块或函数，可以根据需要选择使用。
重视样本量的规划和管理：在研究实施阶段，需要对样本量进行规划和管理，确保样本量的收集和处理满足研究要求。
这包括对受试者的招募、筛选、随访和数据收集等方面的管理与监督。
让我们以一个具体的临床科研项目为例来说明如何运用本文所述的方法来计算样本量。
假设该研究旨在评估一种新药对高血压患者的疗效，预期降低血压的幅度为10mmHg。
样本量如何影响统计结果
样本量如何影响统计结果统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而样本量是统计学中一个重要的概念。
样本量的大小直接影响着统计结果的可靠性和准确性。
本文将探讨样本量对统计结果的影响，并介绍如何确定合适的样本量。
一、样本量的重要性在进行统计研究时，我们通常无法对整个总体进行调查，而是通过抽取一部分样本来代表总体。
样本量的大小决定了我们对总体的了解程度。
如果样本量过小，可能无法准确地反映总体的特征，导致统计结果的偏差。
而样本量足够大时，可以更好地代表总体，提高统计结果的可靠性。
二、样本量对统计结果的影响1. 置信区间的精度在统计研究中，我们通常会计算出一个置信区间，用来估计总体参数的范围。
样本量的增加可以使置信区间变窄，提高估计的精度。
当样本量足够大时，置信区间的宽度会减小，我们对总体参数的估计也更加准确。
2. 假设检验的准确性假设检验是统计学中常用的方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。
样本量的增加可以提高假设检验的准确性。
当样本量足够大时，我们可以更准确地判断总体参数与假设值之间是否存在显著差异。
3. 效应大小的检测在一些实验研究中，我们关注的是某个处理对总体参数的影响大小，即效应大小。
样本量的增加可以提高效应大小的检测能力。
当样本量足够大时，我们可以更准确地检测到小效应的存在，从而得出更可靠的结论。
三、确定合适的样本量确定合适的样本量是统计研究中的重要任务。
以下是一些常用的方法：1. 样本量计算公式根据统计学原理，可以使用样本量计算公式来确定合适的样本量。
这些公式通常基于所需的置信水平、置信区间的宽度、总体标准差等参数。
通过输入这些参数，可以计算出所需的样本量。
2. 先前研究的经验在某些领域，已经有了一些先前研究的经验，可以作为确定样本量的参考。
通过参考先前研究的样本量，可以避免重复研究和浪费资源。
3. 实际可行性考虑除了统计学原理和先前研究的经验，还需要考虑实际可行性。
样本量的确定应该考虑到研究的时间、经费和人力等方面的限制。
统计学中样本量确定的实用方法探究
统计学中样本量确定的实用方法探究统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而样本量的确定是统计学中非常重要的一环。
在进行统计分析之前，我们需要确定合适的样本量，以确保结果的可靠性和准确性。
本文将探究统计学中样本量确定的实用方法。
一、样本量的重要性在统计学中，样本量的大小直接影响到结果的可靠性。
如果样本量太小，可能会导致结果的偏差和不准确性。
相反，如果样本量太大，可能会浪费资源和时间。
因此，确定合适的样本量对于统计研究的可靠性和效率非常重要。
二、常用的样本量确定方法1. 经验法经验法是一种常见的样本量确定方法，它基于研究者的经验和直觉。
通过观察和分析以往的类似研究，研究者可以根据经验来确定合适的样本量。
这种方法的优点在于简单和快速，但缺点是可能存在主观性和不确定性。
2. 功效分析法功效分析法是一种基于统计学原理的样本量确定方法。
它通过考虑研究的目标、假设检验的效应大小、显著性水平和统计功效等因素来确定样本量。
这种方法能够提供较为科学和准确的样本量估计，但需要一定的统计知识和计算。
3. 抽样方法抽样方法是一种基于抽样理论的样本量确定方法。
它通过考虑总体的特征、抽样误差和置信水平等因素来确定样本量。
这种方法适用于大规模调查和抽样研究，可以提供较为可靠和精确的样本量估计。
三、样本量确定的实际应用样本量确定方法在各个领域的统计研究中都有广泛的应用。
例如，在医学研究中，为了评估一种新药物的疗效，研究者需要确定合适的样本量来进行临床试验。
在市场调研中，为了了解消费者对某种产品的态度和购买意愿，研究者需要确定合适的样本量来进行问卷调查。
在社会调查中，为了了解某一社会问题的普遍情况，研究者需要确定合适的样本量来进行抽样调查。
四、样本量确定的挑战和注意事项确定合适的样本量并不是一件简单的事情，它需要考虑多个因素和权衡。
首先，研究者需要明确研究的目标和假设，以便选择合适的样本量确定方法。
其次，研究者需要考虑资源和时间的限制，以确保样本量的可行性。
RNA-seq测序最低要求量
对于初次做转录组（RNA-seq）测序的来说，测多少G的碱基才能既不费钱又能将物种转录组的信息基本覆盖全呢？很多人会自然不自然的想到用覆盖基因组的多少倍来衡量。
当然在基因组重测序上至少要覆盖基因组的3倍以上，现在一般使用的是4-5倍，即，如果一个物种的基因组是1.0G，那么测序量至少需要4G。
至于基因组的原理相信大家都比较清楚就不再多讲。
问题的关键是面对RNA-seq，我们怎样判断呢？上面的coverage 标准是不是同样适用于RNA呢？答案是否定的。
首先, RNA-seq没有coverage这个概念，因为基因组是固定的，实实在在的染色体长度在那里放着，而RNA是跟基因的表达有关的，不同情况下基因的表达也不一样，那么我们测序得到的结果也不一样，用于表达是不断变化的，不像染色体是不变的，可以作为coverage 比较的基准，所以在判断我们测得RNA碱基量是否真实反映了当时物种的真实转录组信息就不能用coverage这个概念。
然而，我们还必须得找一个指标来说明我们的测序到位了呀！在这种情况下首选的方案是经验值。
例如拟南芥的经验值是10M fragment。
如果没有经验值，那么总的有个评价体系吧？这个可以借助类似于N50的概念来进行。
理想标准就是我们增加了通量，不会有新的基因发现，计算的RPKM（reads per kilobase of exon model per million mapped reads）也不会发生变化，如果能满足这个条件，或者接近这个条件，那么就说明我们的seq饱和了，能稳定衡量我们基因的表达情况。
根据这个标准我们可以作图（来自RseQC sample）：在这个图中，横坐标是对我们测序随机取量的百分比，纵坐标是取横坐标量的RPKM跟100%的RPKM来比，看错误率是多少。
这张图反映的是约60%的样本量数据就已经趋紧饱和了。
如果这个图是在80%到90%才趋于饱和，那么最好再增加下测序通量。
Logistic回归的实际应用
Logistic回归的介绍与实际应用摘要本文通过对logistic回归的介绍，对logistic回归模型建立的分析，以及其在实际生活中的运用，我们可以得出所建立的模型对实际例子的数据拟合结果不错。
关键词：logistic回归；模型建立；拟合；一、logistic回归的简要介绍1、Logistic回归的应用围：①适用于流行病学资料的危险因素分析②实验室中药物的剂量-反应关系③临床试验评价④疾病的预后因素分析2、Logistic回归的分类：①按因变量的资料类型分：二分类、多分类；其中二分较为常用②按研究方法分：条件Logistic回归、非条件Logistic回归两者针对的资料类型不一样，后者针对成组研究，前者针对配对或配伍研究。
3、Logistic回归的应用条件是：①独立性。
各观测对象间是相互独立的；②Logit P与自变量是线性关系；③样本量。
经验值是病例对照各50例以上或为自变量的5-10倍（以10倍为宜），不过随着统计技术和软件的发展，样本量较小或不能进行似然估计的情况下可采用精确logistic回归分析，此时要求分析变量不能太多，且变量分类不能太多；④当队列资料进行logistic回归分析时，观察时间应该相同，否则需考虑观察时间的影响（建议用Poisson回归）。
4、拟和logistic回归方程的步骤：①对每一个变量进行量化，并进行单因素分析；②数据的离散化，对于连续性变量在分析过程中常常需要进行离散变成等级资料。
可采用的方法有依据经验进行离散，或是按照四分、五分位数法来确定等级，也可采用聚类方法将计量资料聚为二类或多类，变为离散变量。
③对性质相近的一些自变量进行部分多因素分析，并探讨各自变量（等级变量，数值变量）纳入模型时的适宜尺度，及对自变量进行必要的变量变换；④在单变量分析和相关自变量分析的基础上，对P≤α（常取0.2，0.15或0.3）的变量，以及专业上认为重要的变量进行多因素的逐步筛选；模型程序每拟合一个模型将给出多个指标值，供用户判断模型优劣和筛选变量。
循证医学基本特征
折叠循证医学的基本特征1、将最佳临床证据、熟练的临床经验和患者的具体情况这三大要素紧密结合在一起寻找和收集最佳临床证据旨在得到更敏感和更可靠的诊断方法，更有效和更安全的治疗方案，力争使患者获得最佳治疗结果。
掌握熟练的临床经验旨在能够识别和采用那些最好的证据，能够迅速对患者状况作出准确和恰当的分析与评价。
考虑到患者的具体情况，要求根据患者对疾病的担心程度、对治疗方法的期望程度，设身处地地为患者着想，并真诚地尊重患者自己的选择。
只有将这三大要素密切结合，临床医师和患者才能在医疗上取得共识，相互理解，互相信任，从而达到最佳的治疗效果。
2、重视确凿的临床证据这是和传统医学截然不同的。
传统医学主要根据个人的临床经验，遵从上级或高年资医师的意见，参考来自教科书和医学刊物的资料等为患者制定治疗方案。
显然，传统医学处理患者的最主要的依据是个人或他人的实践经验。
主要区别传统医学并非不重视证据，更不是反对寻找证据。
实际上传统医学十分强调临床实践的重要性，强调在实践中善于寻找证据，善于分析证据和善于根据这些证据解决临床实际问题。
但传统医学强调的证据和循证医学所依据的证据并非一回事。
在传统医学的模式下医师详细询问病史、系统作体检，进行各种实验室检查，力求从中找到有用的证据——阳性发现;医师试验性地应用治疗药物，观察病情的变化，药物的各种反应，从而获取评价治疗方法是否有效，是否可行的证据。
利用这些证据，临床医师可以评估自己的处理是否恰当。
如果效果不理想，则不断修正自己的处理方案。
在实践中临床医师从正反两方面的经历中逐渐积累起临床经验，掌握了临床处理各种状况的方法和能力。
这种实践仍然应该受到鼓励，这种个人的经验仍然值得重视，但此种实践存在局限性，不可能满足现在的临床活动的需求，因为它所反映的往往只是个人或少数人的临床活动，容易造成偏差，以偏概全。
ABtest原理及用法总结
ABtest原理及⽤法总结A/B test ⽬的检验产品或活动⽅案调整优化在某指标上是否有显著改善效果。
检验构建实验组和对照组。
之后，在后期的观察中，通过⼀些统计⽅法，验证效果的差异性是否显著。
A/B test 原理（注意区分计算不同：两总体均值检验、两总体率值检验）A/B test 流程①明确⽬标：验证实验相⽐对照组是否有显著性差异变化（提升或下降），如点击率、转化率、⼈均订单量等等。
②选定指标：根据实验⽬的和业务需求选定实验结果好坏的评价指标。
⼀般分层级，⼀个核⼼指标+多个观察指标。
核⼼指标⽤来计算需要的样本量，以及度量我们这次实验的效果。
观察指标则⽤来度量，该实验对其他数据的影响（⽐如对⼤盘留存的影响，对⽹络延迟的影响等等）③建⽴假设：建⽴零假设和备选假设。
零假设⼀般是实验改动没有效果，备选假设是有效果，即实验组相⽐对照组有显著性差异。
④计算样本量：选取显著性⽔平、功效值，根据公式计算实验组所需最⼩样本量。
样本量与变异系数、功效（⼀般要求0.8~0.95）成正⽐，与提升度（⼀般⼩于0.05）成反⽐。
因此，当延长可接受的实验周期累计样本量还是不够时，可以通过以下2种思路来降低样本量要求。
（1）选择变异系数较⼩的衡量指标；（2）降低功效值要求，放宽提升度。
注意：以下⽅法代⼊σ² 的是A和B的2个⽅差组合（），相当于2倍⽅差，因此计算的也是A、B两组总共需要的最⼩样本量，假设检验时每组只需⼀半的样本量即可。
，注意：通常以⽤户粒度来作为实验单位。
（1）⽤户粒度：这个是最推荐的，即以⼀个⽤户的唯⼀标识来作为实验样本。
好处是符合AB测试的分桶单位唯⼀性，不会造成⼀个实验单位处于两个分桶，造成的数据不置信。
（2）设备粒度：以⼀个设备标识为实验单位。
相⽐⽤户粒度，如果⼀个⽤户有两个⼿机，那么也可能出现⼀个⽤户在两个分桶中的情况，所以也会造成数据不置信的情况。
（3）⾏为粒度：以⼀次⾏为为实验单位，也就是⽤户某⼀次使⽤该功能，是实验桶，下⼀次使⽤可能就被切换为基线桶。
随机对照试验和优效性试验样本量计算公式
随机对照试验和优效性试验样本量计算公式
随机对照试验和优效性试验的样本量计算公式如下：
1. 随机对照试验样本量计算公式：
n = (Zα/2 + Zβ)² * (p(1-p))/Δ²
其中，n为所需样本量，Zα/2为显著性水平α/2对应的Z值，Zβ为1-β的置信度对应的Z 值，p为预计的事件发生概率（可以根据以往研究或经验进行估计），Δ为预期效应的最小差异。
2. 优效性试验样本量计算公式：
n = 2 * (Zα/2 + Zβ)² * (σ²/Δ²)
其中，n为所需样本量，Zα/2为显著性水平α/2对应的Z值，Zβ为1-β的置信度对应的Z 值，σ²为总体方差（可以通过以往研究或经验进行估计），Δ为预期效应的最小差异。
需要注意的是，在计算样本量时，通常会对所预期的效应大小进行合理估计，并选择适当的显著性水平α和置信度1-β。
同时，还需要注意样本量的可行性和研究资源的限制。
实际研究中，可以借助统计软件或在线计算工具来进行样本量计算。
满意度调查中样本数量的确定
满意度调查中样本数量的确定满意度调囊满意度调查中样本数量的确定中国人民大学六西格玛质量管理研究中心王作成高玉兰满意度调查中,使用范围很厂的是抽样调查万法.在实际的操作中,抽样调查又被划分为概率抽样和非概率抽样.概率抽样也称随机抽样,包括简单随机抽样,分层随机抽样,整群抽样,系统抽样,多阶段抽样等.它具有以下几个特点:每位顾客被抽中的概率是已知的.或是可以计算出来的:按一定的概率以随机原则抽取样本;当用样本对总体顾客满意度进行评估时,要考虑到该样本(或样本中的每位顾客)被抽中的概率.非概率抽样包括判断抽样,方便抽样和定额抽样等.这类抽样的共同点是抽取样本不是按照随机原则.而是根据主观判断,方便的原则.非概率抽样常常并不能代表顾客满意的整体情况,也无法运用适当的统计万法为调查结果提供适当的精确程度.但不同的非概率抽样万法都有各自的特点,如便于组织,节省费用,迅速快捷等.在顾客满意度调查中,非概率抽样方法也是不可缺少的.特别是在探索性研究中应用较多.在满意度抽样调查中.一个需要考虑的问题是样本量如何确定,这是满意度调查的基础.样本量是否合适,直接影响调查结果,同时也涉及调查成本,间接影响着调查质量.一,影响样本数量的主要因素确定调查所需样本量既有抽样调查的统计学原理做后盾,也要综合考虑要做的满意度调查项目的实际情况.影响满意度调查样本量的因素首先是调查估计值要求达到的精度.对精度影响的因素包括:总体指标的变异程度,总体大小,样本设计和所使用的估计量,回答率.除了估计值的精度以外,实际调查运作的限制也是影响样本量的主要因素.样本量的确定包括对估计值的精度4a2005一市场研究.满意度调查要求与各种运作限制之间的平衡,这些运作限制包括可明.虽然各种抽样方法关于样本量的计算并不相同,但获得的预算,资源和时间.从满意度调查实际操作的角归纳起来,他们都包含了下面五个方面的因素:顾客群度看.影响样本量的因素具体可以归结为以下方面:体满意度的变化程度,即变异程度;要求和允许的满意预期统计精度要求.可以按统计意义对样本量进行度误差大小,即精度要求;要求推断的置信度,一般情定量的计算.在统计学上有一套严格的测量办法.这也况下,置信度取为95%;顾客总体的大小;满意度调查是样本量确定的科学基础.采用的抽样方法.测评目标的多少.测评目标越多,所需调查的顾客在简单随机抽样的样本量基础上判断.由于复杂的也越多.实际的满意度调查通常都不是单一目标的.抽样对应的计算公式也很复杂,往往是非专业人员望而问题的重要性.相对重要的问题,对决策影响也大,生畏,这种方法提供的是先根据简单随机抽样计算样本为保证对问题的客观而全面了解,一般要增加调查顾客量,然后利用设计效应来调整.设计效应是抽样调查理数目.论中一个很重要的概念,它是对于相等的样本量,给定调查表的回复率.在确定样本顾客量时,顾客回复样本设计估计量的抽样方差对简单随机抽样估计量的抽率是应考虑的一大因素.由于永远不可能从试图访问的顾样方差的比率.一般来说.当样本量采用简单随机抽样客中得到1.0{i;的合作,就需要调查更多的顾客,从超样的计算公式,而实际使用的是更复杂的抽样方式时.为本范围的顾客中补偿可能的不足.此时,决定调查的顾客达到给定精度所需的样本量,可以在根据简单随机抽样数=要求的样本量/预期的回复率.不同的调查方式,回复计算的样本量的基础上乘以设计效应.得到目前这种抽率是不同的.其他应考虑的因素还有产品或服务种类,样方式所需的样本量.设计效应的取值范围是:对于简是否采取提供赠品等激励方式,问卷内容,调查地点,单随机抽样设计,设计效应等于1;对于分层抽样设计,问卷等.采取适当的访问技巧,可以提高顾客回复率.设计效应一般小于等于1;对于整群或多阶段抽样设计,调查员的判断和以往经验.抽样调查一个重要的基设计效应一般大于等于1.础是对总体信息了解得多少,因此一个有经验的调查员如果过去相同或相似主题的调查所用的抽样设计与可以起到减少样本量的作用,当然前提是他的经验是可我们计划实施的抽样设计相同或相似,就可以利用过去信的.的数据得到当前调查主要变量设计效应的估计值.如果资源限制.调查顾客的多少受到财力,人力,物力过去没有做过相关主题的满意度调查,也可以利用试调的制约.在定量分析中,主要考虑费用函数.一般情况查的数据得到设计效应的估计值.下,调查单位顾客所需费用是相当的,所以调查的顾客数量越多,所需的费用也越高.三,给定精度水平样本量的判断最终样本量的确定需要在精度,费用,时限和操作的可行性等相互冲突的限制条件之间进行协调.它还可由于样本量是每次抽样都必须面对的问题.为了减能需要重新审查初始样本量,数据需求,精度水平,调少计算的麻烦,在不太影响精度的情况下,有人计算了查计划的要素和现场操作因素,并作必要的调整.可供不想把时间过多地花在抽样调查原理上的管理人员参考的数据.二,样本量的统计测量由于一个在统计上有效的样本量是由允许误差和置信水平决定的,不同的抽样调查方式,在允许误差和置使用统计学的方法确定适当的样本顾客人数,将所信水平相同的情况下,所需的样本量是接近的,因此,考虑的因素定量化,且能估计样本误差,从而使该方法可以根据这两个参数给出所需的样本量.下表是由美国更具说服力.市场研究专家A1anDutka给出的数据,他给出了一组直接根据抽样调查样本量计算公式计算.不同的抽满足各种置信水平和误差组合所需的样本量,可以看出.样方法,关于样本量的确定公式也不同,在一般抽样调在一个给定的置信水平上,样本量随着允许误差的增加查的教科书上都会给出各种抽样调查方式样本量的计算而减少,对一个给定的允许误差,样本量随置信水平的公式,对确定样本顾客数目的因素从定量的角度加以说增加而增加.@市场研究一2005~4满意Ii调I\置信\\冰平50茗75茗80茗85%90茗95茗99茗99.9茗允许误\1%11403307409651846766960416590197412%2858271024129616922401414849363%1273584565767521068184421944%72207256324423601103712345%461331642082713856647907-5%2159739312117129635110%12344152689716619815%61519243143748820%391113172542505O%2223347这里允许误差是指估计值的波动范围,置信水平反映的是估计范围的可靠性.对于不同的满意度调查项目来讲,对允许误差和置信水平的要求是不同的.值得注意的是,允许误差和置信水平是对整个样本而言,子级样本不会达到同样的水平;也就是说,上表中提供的样本的数量,是对一个不需要细分的顾客总体而言的,如果需要细分顾客,就需要对每一个细分总体分别计算.再者,样本量的计算是以一个反映估计比率的一般问题为基础的,当调研问题还涉及到比率估计值以外的因素时,这些只是粗略估计.四,更一般的经验数据在样本量确定过程中,总体所起的作用因它的大小而有所差异.在其他条件一定的情况下,即误差,置信度一定,样本量随总体的大小而变化.但是,总体越大. 其变化越不明显;总体较小时,变化明显.即对于小规模总体,总体的大小对样本量起着重要作用;对于中等规模的总体,其作用中等;而大总体对样本量影响的作用很小.二者之间的变化并非是线性关系.所以,样本量并不是越大越好.对于满意度调查而言,通常顾客总体都很大,这时,可以认为调查样本量的多少和顾客的总数已经没有必然的联系了,或者说其联系可以忽略了. 从统计学的中心极限定理知道,不管总体呈现什么分布,只要样本量超过30个顾客,样本均值将服从正态分布.一般情况下,50个顾客可以作为单一目标满意度调查的最少顾客数,为安全起见,100个顾客最好.也正是因为这个原因,样本大小的决定因素,起关键作用的并不是公司顾客的多少,而是样本的实际大小.这就意味着,同一项调查,一个拥有28000个客户的公司调查所需样本量不一定比一个拥有3000个客户的公司所需样本量多.大多数顾客满意度单一目标调查的样本在l00--200人这个范围之内.当然,样本人数越多,抽样推断的结果就越精确,但成本也就越大,一般认为,精确度提高两倍,样本量就需要扩大四倍.但如果考虑到调查过程中的非抽样误差,就会看到,过多的样本量有时是一件事倍不会功倍甚至是事倍功半的事,对一小部分精挑细选的顾客样本进行细致的调查好过散发成千上万的问卷以期收回足够的样本的做法.这一推荐的经验数据在需要对细分市场也给出满意度时需要重新计算,比如,在一项汽车市场的满意度调查中,你如果需要分别计算5个销售区域的满意度,对每个区域你就要抽50一l00个顾客.这样样本的总量也就要相应地扩大五倍.4~2005-市场研究0。
样本量的确定方法
样本量的确定方法 The pony was revised in January 2021样本量的确定方法(2008-10-14 09:12:34)一、样本单位数量的确定原则一般情况下，确定样本量需要考虑调查的目的、性质和精度要求。
以及实际操作的可行性、经费承受能力等。
根据调查经验，市场潜力和推断等涉及量比较严格的调查需要的样本量比较大，而一般广告效果等人们差异不是很大或对样本量要求不是很严格的调查，样本量相对可以少一些。
实际上确定样本量大小是比较复杂的问题，即要有定性的考虑，也要有定量的考虑；从定性的方面考虑，决策的重要性、调研的性质、数据分析的性质、资源、抽样方法等都决定样本量的大小。
但是这只能原则上确定样本量大小。
具体确定样本量还需要从定量的角度考虑。
从定量的方面考虑,有具体的统计学公式,不同的抽样方法有不同的公式。
归纳起来，样本量的大小主要取决于：(1)研究对象的变化程度，即变异程度；(2)要求和允许的误差大小，即精度要求；(3)要求推断的置信度，一般情况下，置信度取为95%；(4)总体的大小；(5)抽样的方法。
也就是说,研究的问题越复杂,差异越大时,样本量要求越大；要求的精度越高,可推断性要求越高时,样本量也越大；同时,总体越大,样本量也相对要大,但是,增大呈现出一定对数特征,而不是线形关系；而抽样方法问题,决定设计效应的值,如果我们设定简单随机抽样设计效应的值是1；分层抽样由于抽样效率高于简单随机抽样，其设计效应的值小于1,合适恰当的分层，将使层内样本差异变小，层内差异越小，设计效应小于1的幅度越大；多阶抽样由于效率低于简单随机抽样，设计效应的值大于1,所以抽样调查方法的复杂程度决定其样本量大小。
对于不同城市,如果总体不知道或很大,需要进行推断时,大城市多抽,小城市少抽,这种说法原则上是不对的。
实际上,在大城市抽样太大是浪费,在小城市抽样太少没有推断价值。
二、样本量的确定方法如何确定样本量,基本方法很多,但是公式检验表明,当误差和置信区间一定时,不同的样本量计算公式计算出来的样本量是十分相近的,所以,我们完全可以使用简单随机抽样计算样本量的公式去近似估计其他抽样方法的样本量,这样可以更加快捷方便，然后将样本量根据一定方法分配到各个子域中去。
如何进行样本及总体量的测量
如何进行样本及总体量的测量样本及总体量的测量是统计学中的一项重要内容，它关系到数据的可靠性和有效性。
为了进行样本及总体量的测量，首先需要了解样本与总体的概念，然后介绍几种常用的测量方法。
一、样本与总体的概念样本是指从总体中选择出的一部分个体或观测值，用以代表总体。
样本是为了方便收集和处理数据而选择的。
总体是指研究所针对的整体对象或现象的全体个体或观测值。
二、测量方法1.抽样方法抽样是从总体中选择样本的过程。
常见的抽样方法有以下几种：（1）简单随机抽样：每个个体具有相同的抽选概率。
（2）系统抽样：根据一定的规则从总体中选择与它们的位置有关的个体。
（3）方便抽样：根据研究者的便利性主观选择个体。
（4）分层抽样：根据总体的特征将总体分成若干层，然后从各层中依据其中一种规定选择样本。
（5）群集抽样：选择具有相同特征的群集或单位作为样本。
2.样本量与总体量的测量方法（1）样本量的测量方法：样本量的测量是根据所需的抽样误差、置信水平以及总体的大小来确定的。
常用的测量方法有：a.按比例测量法：样本量与总体总量之间的比例关系；b.经验式测量法：根据经验得出样本量的大小；c.公式测量法：根据统计推断公式进行计算。
（2）总体量的测量方法：总体量的测量通常是指对总体大小进行估计。
常见的测量方法有：a.完全普查：对总体的每一个个体或观测值进行调查。
b.样本估计法：根据样本数据进行估计。
c.多阶段抽样法：通过多级别的样本选择来估计总体大小。
d.描述统计法：根据一些特定的统计指标来估计总体。
三、测量的注意事项在进行样本及总体量的测量时，需要注意以下几个问题：1.抽样方法的选择应该合理，以确保样本的代表性。
2.样本量的大小要充分考虑研究的目的和要求，避免样本过小而导致结果不可靠。
3.在总体量的测量中，应根据具体情况采取不同的方法，综合考虑可行性和效果。
4.应对数据进行充分的分析和处理，尽量减小测量误差，提高数据的可靠性和有效性。
样本量的计算
公式计算法
总体均数的估计
公式计算法 样本均数与总体均数比较
公式计算法 两均数比较
公式计算法 配对资料（数值变量资料）
公式计算法 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： p为总体率。
公式计算法 样本率与总体率比较
当目标事件发生率为0.2-0.8（0.3-0.7）时：
人力物力。
经验法
计量资料：30-40例 计数资料：50-100例 调查研究：100例以上 地区性研究：平均样本人数500-1000人 全国性研究：1500-2500人 描述性研究：样本最少占总体的10%，如果总体较小，则最少占
总体20% 相关性研究：受试者至少30人以上
公式计算法 基本概念
例题
例题
例题
例题
例题
例题答案
例1： 例2： 例3： 例4： 例5： 例6：39≈38.3 例7：本设计至少需要观察235例 例8： 例9：p’’=0.720-0.066，
N=（1.6449-1.2816）2/[12×0.5×（1-0.5）（0.654-0.5）2]=120.3 各组需至少61例
公式计算法 配对资料（无序分类变量）
公式计算法 两样本率比较
公式计算法 两样本比较秩和检验（有序分类变量）
N=n1+n2，C=n1/N=0.5，p’’=p1-p2
查表法
计算机软件
nQuery Advisor SamplePower SASA PASS SAS
பைடு நூலகம்意事项
1.选择恰当的估算样本含量的方法。 2.选择的总体尽量单一，减少个体变异；尽量选择客观指标； 制定合适的实验方案，严格控制实验条件；成组设计的例数应 尽可能相同，多组设计一般要求各组间的样本含量相等。 3.多种样本含量估计方法结合。若某研究有多个效应指标，应 对每个效应指标进行样本量估计，然后取样本量最大者为其研 究的样本量，也可只对主要指标进行样本含量的估计，然后取 量大者为其研究的样本含量。 4.由于估算的样本含量是最少需要量，估算的样本含量必须考 虑样本的丢失情况，进行实验时需增加10%-15%的样本量。
did对样本容量 处理组 控制组大小的要求
标题：对样本容量、处理组和控制组大小的要求近年来，随着大数据时代的到来，研究者们在进行实验设计和数据分析时越来越重视对样本容量、处理组和控制组大小的要求。
这些要求不仅关乎研究结果的准确性和可靠性，也涉及到实验的科学性和可重复性。
本文将从不同角度对样本容量、处理组和控制组大小的要求进行探讨，旨在帮助读者更好地理解实验设计和数据分析中的一些重要概念。
一、样本容量的要求1.1、统计学意义在进行实验设计和数据收集时，样本容量是指所需要的观测值或个体数量。
合理的样本容量是保证研究结果准确性的重要保障，过小的样本容量可能导致研究结果不够可靠，而过大的样本容量则可能会浪费研究资源。
在确定样本容量时，需考虑到统计学意义上的抽样误差、置信水平和置信度等参数，以确保样本容量能够满足研究的需求。
1.2、实验类型和研究目的样本容量的要求还与实验类型和研究目的密切相关。
在进行生物医学实验时，往往需要更大的样本容量来确保实验结果的可靠性；而在进行问卷调查或观察性研究时，样本容量则可能可以适当小一些。
研究的目的和研究问题的复杂程度也会影响到样本容量的确定，需根据具体情况进行合理的估算和计算。
1.3、参考文献和经验值除了进行统计学方面的计算外，还可以参考类似研究的文献和相关实验的经验值来确定合理的样本容量。
这有助于对已有研究结果进行借鉴和比较，以更好地把握样本容量的要求。
在实际研究中也可以根据初步实验结果不断调整和优化样本容量的大小。
二、处理组和控制组大小的要求2.1、实验设计的合理性在进行实验设计时，处理组和控制组的大小需要综合考虑研究目的、实验条件和资源限制等因素。
处理组大小的合理性直接影响到实验效应的检验，而控制组大小则关乎实验结果的可靠性和假设的成立。
在确定处理组和控制组的大小时，需确保实验设计的合理性和科学性。
2.2、实验效应的检验处理组和控制组的大小还需考虑到实验效应的检验。
统计学中常用的实验设计包括单因素设计、双因素设计和多因素设计等，这些设计在确定处理组和控制组大小时需考虑到实验效应的大小和统计检验的要求。
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。
1.3 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（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。
经验分布函数是统计量
经验分布函数是统计量
统计学中，经验分布函数是一种统计量，它描述了样本中小于等于一个特定值的观察值的比例。
简单来说，经验分布函数就是根据样本数据得出的累积分布函数估计值。
经验分布函数可以用来描述数据的分布情况，如数据的集中程度、分散程度等。
它是基于样本数据计算得出的，因此对于不同的样本，经验分布函数也可能会有所不同。
但是当样本量足够大时，经验分布函数会趋向于总体分布函数。
经验分布函数的计算方法很简单，只需要按照观察值从小到大排序，并计算出小于等于每个观察值的比例即可。
这个过程可以用累积频率来实现，也可以用累积概率来实现。
经验分布函数在统计学、数学、生物学、物理学等领域都有广泛的应用。
它可以用于检验假设、拟合分布、计算置信区间等。
同时，它也是数据分析和机器学习中常用的一种工具。
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样本规模
产生一个在统计上有效的样本所需的样本规模应建立在两个判断决策基础上：允许误差和置信水平。
允许出现的误差和置信水平应依据调研项目的具体情况而定。
下表显示依据统计学原理满足各种置信水平和允许误差组合所需要的样本规模。
达到需要的置信水平和允许误差所需要的随机样本规模
95%的置信程度下，合计样本量的误差范围在±3%以内，单个城市样本量的误差在4%以内
说明：
1.在一个给定的置信水平上，样本规模随着允许误差的增加而减小；对一
个给定的允许误差，样本规模随置信水平的增加而增加。
2.置信水平和允许误差是对整个样本而言，以子级样本为基础的个别分组
列表不会达到同样的置信水平和误差度。
3.样本规模的计算是以反映估计百分率的一般问题为基础，当调研问题还
涉及到百分率估计值以外的因素时，这些只是粗略的估计。
4.样本规模计算测量的仅仅是统计上的抽样误差，许多并非统计抽样性质
的误差来源也会影响结果的正确性和可信度。