定量调查中样本量的计算
广东省社区卫生服务中心(站)居民满意度调查问卷
广东省社区卫生服务中心（站）居民满意度调查问卷附件2:【社区代码】问卷编码:广东省社区卫生服务中心,站,居民满意度调查问卷访问时间: 年月日时分访问员签名:一、甄别问卷S0 请问您最近你一年内是否接受过本社区卫生服务中心,站,服务,1、是～具体次数是, ,2、否,致谢～终止访问,S1 请问您在社区居住的时间为,1、半年以内2、半年以上3、不在该社区居住,致谢～终止访问, S2 请问您的年龄是,[指样本顾客实际年龄] ,选1和8致谢～终止访问,1、16岁以下2、16，24岁3、25，34岁4、35，44岁5、45，54岁6、55，64岁7、65岁，70岁8、70岁以上 S3 请问～您在三个月内接受过同类访问吗,1、是的,致谢～终止访问, 2、没有二、满意度一,易及性(A):下面是关于您接受社区卫生服务中心,站,服务便利性方面的内容～在您认为合适的数字上画圈。
A1您认为从住所到本社区卫生服务中心,站,的方便程度如何,非常近、方便还可以～比较近一般～没什么感觉比较远～不大方便非常远～很麻烦 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 A2您认为社区卫生服务中心,站,提供基础健康的服务齐全么,非常齐全～基本健康还可以～小病痛基本一般～能解决一些小不很齐全～很多想要非常少～基本不能解问题完全都能解决都能解决问题的基本服务没有决健康问题 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 A3您能够快速获取社区卫生服务中心,站,服务及相关信息么,非常方便～根本不需还可以～有时需要等比较困难～经常需要非常困难～总是需要一般～没特别留意要等待待一段时间等待等待很长时间 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1二,经济性(B):下面是关于您接受社区卫生服务中心,站,服务经济方面的感受内容～在您认为合适的数字上画圈。
B1您认为到社区卫生服务中心,站,服务和药品价格能接受么,完全能接受还可以～能接受一般～没什么感觉有点贵～还能忍受完全不能接受 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 B1-1【6分以下追问原因】您给的分数比较低～能告诉我令您感觉不经济的地方是,【可多选】 1、药品价格比药店贵很多 2、检查费用太贵 3、诊疗费用和医院价格差不多但治疗效果不如医院好 4、收费项目、价格不清晰 5、其他,请注明: ,—1—B2您认为与其他医疗机构相比～社区卫生服务中心,站,是一个价格便宜、经济实惠的医疗机构吗, 是的～它的价格很还可以～价格比较不怎么便宜～价格不是～它价格很一般～没什么感觉便宜～经济实惠便宜～比较实惠比较高贵～根本就不实惠10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 三,舒适性(C):下面是关于您接受社区卫生服务中心,站,服务过程感受方面的内容～在您认为合适的数字上画圈。
论文写作中的研究样本与样本量确定技巧
论文写作中的研究样本与样本量确定技巧在进行学术研究时，选择适当的研究样本和确定样本量是非常重要的，因为这直接关系到研究结论的可靠性和推广性。
本文将介绍论文写作中的研究样本和样本量确定的一些技巧和注意事项。
一、研究样本的选择研究样本的选择一定要符合研究目的和研究问题，同时要尽可能地保证样本的代表性和可靠性。
1. 研究目的和研究问题在确定研究样本时，首先要明确研究的目的和研究问题。
例如，如果研究的目的是了解某一特定群体的特征，那么样本应该选择该特定群体中的个体。
如果研究的目的是比较不同群体之间的差异，那么样本应该包括不同群体的个体。
2. 代表性和可靠性为了保证研究样本的代表性，样本的选取应该尽可能地随机和全面。
通过随机抽样的方法，可以尽量避免选择偏差，使得样本能够代表总体。
此外，样本的大小也要保证足够大，以获取可靠的结果。
二、样本量的确定样本量的确定是指确定研究所需的样本数量。
样本量的大小直接关系到研究结果的可信度和推广性。
下面介绍几个常用的确定样本量的方法。
1. 根据已有研究在某些情况下，可以根据已有研究的样本量来确定自己研究的样本量。
通过查阅相关文献，可以了解到研究领域中常用的样本量范围，可以借鉴这些研究的样本量来确定自己研究的样本量。
2. 使用统计方法在进行定量研究时，可以利用统计方法来确定样本量。
常用的方法有效应量分析、置信区间分析和统计功效分析等。
这些统计方法可以根据研究的目的、假设和统计指标来确定合适的样本量。
3. 进行样本量试验如果缺乏已有研究或数据来确定样本量，可以进行样本量试验来估计所需样本量。
通过先选取一个相对较小的样本量进行研究，然后根据实际的数据情况来进行样本量估计和统计分析，最终确定合适的样本量。
三、注意事项在确定研究样本和样本量时，需要注意以下几个问题。
1. 研究资源要根据自身研究资源的限制来确定样本量。
例如，如果研究经费有限，那么样本量就需要在可接受范围内进行控制。
同时，还要考虑研究时间、人力等资源的限制。
如何确定抽样方法与样本量
如何确定抽样方法与样本量在设计一个抽样调查时，我们通常需要做的工作是：定义总体及抽样单元、确定或构置抽样杠、选择样本量的大小、制定实施细节并实施。
在这本小册子中我们着重介绍一下定量研究的抽样和样本量这两个技术环节。
最基本的定量研究的抽样方法分为两类，一类为非概率抽样，一类为概率抽样。
一．非概率抽样非概率抽样是不能计算抽样误差的，因为它是靠调研者个人的判断来进行的抽样。
它包括偶遇抽样或者方便抽样、判断抽样、配额抽样、雪球抽样等。
偶遇抽样（方便抽样）常见的未经许可的街头随方或拦截式访问、邮寄式调查、杂志内问卷调查等都属于偶遇抽样的方式。
偶遇抽样是所有抽样技术中花费最小的（包括经费和时间）。
抽样单元是可以接近的、容易测量的、并且是合作的。
但尽管有许多优点，这种形式的抽样还是有严重的局限性。
许多可能的选择偏差都会存在，如被调查者的自我选择、抽样的主观性偏差等。
这种抽样不能代表总体的推断总体。
因此，当我们在进行街头访问或邮寄调查时，一定要谨慎对待调查结果。
判断抽样判思抽亲是基于调研者对总体的了解和经验，从总体中抽选“有代表性的”“曲型的”单位作为样本，例如从全体企业作为样本，来考察全体企业的经营状况。
如果判断准，这种方法有呆取得具有较好代表性的样本，但这种方法受主观因素影响较大。
配额抽样配额抽样是根据总体的结构特征来给调查员分派定额，以取得一个与总体结构特征大体相似的样本，例如根据人口的性别、年龄构成来给调查员规定不同性别、年龄的调查人数。
配额保证了在这些特征上样本的组成与总体的组成是一致的。
一旦配额分配好了，选择样本元素的自由度就很大了。
唯一的要求闵是所选取的元素要适合所控制的特性。
这种抽样方法的目的是使样本对总体具有更好的代表性，但仍不一定能保证样本就是有代表性的。
如果与问题相关联的某个特征是十分困难的。
另外，用这种方法进行选择严格控制调查员和调查过度程的条件下，可使配额抽样获得与某些概率抽样非常接近的结果。
诊断试验样本量估计的方法
诊断试验样本量计算定性1. 单组目标值法评价指标有确定的临床可接受标准时，需证明产品评价指标满足可接受标准要求。
此时可采用单组目标值法样本量公式估算最低样本量。
公式中，n为样本量；Z1-α/2、Z1-β为显著性水平和把握度的标准正态分布的分数位，P0为评价指标的临床可接受标准，PT为试验体外诊断试剂评价指标预期值。
2. 不设定临床可接受标准对于临床试验的参数估计中只保证评价指标满足期望精度水平（置信区间的宽度一定），而不设定临床可接受标准的情况，可采用如下公式：公式中n为样本量，Z1-α/2为置信度标准正态分布的分位数，P为评价指标预期值，Δ为P的允许误差大小。
应注意，P和Δ的取值应有充分依据，除非有特殊理由，否则不建议设置Δ>0.05，当预期值更高时还应考虑更优的精度。
采用上述公式，可根据灵敏度或特异度的预期值分别估算具有目标疾病状态的受试者（阳性）或不具有目标疾病状态的受试者（阴性）的样本量。
3.Kappa系数Donner和Eliasziw(1992)给出的单样本二分类变量kappa系数双侧检验的样本量估计方法，是建立在自由度为l，非中心参数为λ (1，1-β，α)的非中心χ2分布上的，其样本量的计算公式为：式中，π为研究对象被判为阳性的概率，K0为原假设kappa系数，K1为备择假设kappa系数。
在自由度为l的情况下，非中心参数λ (1，1-β，α)近似等于(Z1−α/2+Z1−β)2。
由于公式计算复杂，Kappa系数检验计算样本量可以用PASS软件进行半定量1.转换为定性将半定量检测转换为定性检测，样本量估算可以采用定性检测样本量估算公式。
分类数较少，例如阴性、弱阳性、阳性，可转换为二分类定性资料，病例组需包含一定量的弱阳性样本。
2.转换为定量分类数较多时将半定量检测转换为定量检测，样本量估算可以采用定量检测样本量估算公式。
定量1.转换为定性某些定量检测试剂有医学决定水平，此时可以将定量检测转换为定性检测，样本量估算可以采用定性检测样本量估算公式。
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。
样本估算步骤
样本量的计算，既简单，又复杂。
说它简单，是因为原理都是一样的：即先确定想用什么样的统计方法得到结果，然后对结果作出假设，由统计方法的计算公式进行反推，就可得到需要的样本量。
说它复杂，是因为具体的计算方法多种多样。
研究目的不同、统计方法不同，样本量的计算公式也不相同；而选择不同的结果假设、不同的α和β、单侧或双侧，用相同的计算公式也会得到不同的样本量。
另外很多时候，你会发现，解决同一个问题的样本量计算公式还不只一个，如何作选择，还是个大问题。
这里不可能列出所有计算样本量的公式，只能提供给大家一个解决问题的思路：
1.确定你的研究目的：
是要做流行病学研究（病例对照、队列研究）还是临床试验（比较不同药物、治疗方法的疗效）或者只是作个抽样调查？
2.确定指标类型和希望采用的统计方法：
指标是连续数据（定量）还是分类数据（定性）；希望采用简单的t检验还是复杂的生存分析？
（在临床试验中，还有一个检验假设的问题：优效？等效？非劣效？）
3.以上两点确定之后，就可以去寻找计算公式了。
统计学教科书中都会有样本量的计算方法，不过这里面的东西大多是一般方法，可能不太符合实际情况。
可以再进一步查找相关的专著，如流行病学或者临床试验统计学等等。
还有一个途径，就是找相关的论文。
4.样本量的计算公式确定了，还需要确定几个假设：
α和β、单侧或双侧检验，自己就可以确定。
比较麻烦的是总体之间的差异δ和标准差σ。
临床试验中，最好由预试验得到，或者根据既往的研究进行估计。
5.以上都没问题了，那么样本量就可以算出来了。
最后不要忘了实际的研究中可能有样本脱失的问题，需要多估计一些。
样本量计算
单侧α 双侧α/2 β 1-β u值
0.2532 0.5243 0.8417 1.2816 1.6449 1.960
2.3263 2.5758
20
例1：某医院拟用抽样调查评价本地区健康成人白细 胞数的水平，要求误差不超过0.2*109/L。根据文献报 告，健康成人的白细胞数的标准差约1.5*109/L。问需 要调查多少人（双侧α=0.05）
4
样本含量估算就是在保证科研 结论具有一定可靠性条件下， 确定的最少观察例数。
5
公式计算法 查表法 软件计算法
6
试验干预与对照干预效应差异的大小 需要研究者根据该药物前期的临床研究和临床的实际 意义决定。 对试验精度的要求 把握度（power）检验效能：指两总体确实有差别， 按照α水准能发现它们有差别的能力，用1-β表示其 概率大小。 试验对象的依从性 估计试验中病人退出的比例，按照国际惯例，当试验 病例退出或释放超过病例总数的20%，试验结果将不 可靠。
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计数（定性）指标 死亡与存活， 阳性与阴性， 正常与异常 计量（定量）指标 血压、血糖、血清酶
结局指标有多个时，估计样本含量时需要选择其 中最重要的结局指标。或按照所需样本量最多的 指标。
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优效性检验：反应试验药效果优于对照药物（安 慰剂，阳性药）的试验，常用单侧检验； 等效性检验：确认2种或多种治疗的效果差别大小 在临床上并无重要意义，试验药与阳性药在疗效 上相当，常用双侧检验； 非劣效性检验：显示试验药的疗效在临床上不劣 于阳性对照药，常用单侧检验。 由少到多：安慰剂对照优效试验 非劣效性试验 等效性试验 阳性对照优效试验。
0.01 0.005 0.995
安全文化定量测量样本抽样方法研究
２ 样本容量的确定
样本容量又称 “样本数” ， 指一个样本的必要抽样 抽样误差的大小直接 单位数目[5].在组织抽样调查时， 影响样本指标代表性的大小， 而必要的样本单位数目 是保证抽样误差不超过某一给定范围的重要因素之 在抽样设计时， 必须决定样本单位数目， 因为 一.因此， 适当的样本单位数目是保证样本指标具有充分代表 性的基本前提. 样本容量的大小涉及到调研中所要包括的单元 既要有定 数.确定样本容量的大小是比较复杂的问题， 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 40
ΣY ；
hi i=1 Nh
Σy ；
hi i=1
軍 )； Σ(Y - Y
hi h 2 i=1 Nh
2 Sh = 1 Σ(yhi- y 軃 h)2． Nh- 1 i=1 尼曼分配法的公式如下所示：
n=
(ΣWhSh)2 V+
各层的层权及抽样比为 ， (1) W1= N1 = 68 ≈0.018 8， f1= n1 = 8 ≈0.117 6； N 3 618 N 68 W2= N2 = 302 ≈0.083 5， f2= n2 = 8 ≈0.026 5； N 3 618 N 302 (2) W3= N3 = 211 ≈0.058 3， f3= n3 = 8 ≈0.037 9； N 3 618 N 211 W4= N4 = 303 7 ≈0.839 4， f4= n4 = 8 ≈0.002 6. N 3 618 N 303 7 各层样本均值及方差为 y 軃 1=72.5，S1 =221.428 6； y 軃 2=80， S2 =685.714 3； y 軃 3=80， S3 =457.1429； y 軃 4=67.5， S4 =450. 如果要求在 95%置信度下， 相对允许误差不超过 5%， 则总样本量按照尼曼分配计算如下： 在 95%置信度下， 对应的 t=1.96， 又
“我的研究是基于量表的调查，如何计算样本量？”
“我的研究是基于量表的调查，如何计算样本量？”统计⼩⾷系列（1）数据不是正态分布还能做t检验吗？（2）当正态、偏态、率的数据狭路相逢，如何绘制规范医学论⽂表格（3）基本统计研究七宗罪，你犯了⼏条？来投个票吧（4）⽅差分析后两两⽐较，究竟应该⽤哪种⽅法？（5）再论“数据不是正态时，是否可以采⽤t检验？”统计⼩⾷（6）⽆论是课题设计、还是毕业设计，对样本量的计算越来越重要，为此，本公众号也详细陈列了各种样本量计算的⽅法。
但往往碰到实际的问题时，纸⾯的⽅法仍然给我们⾜够的帮助。
我碰到很多关于样本量的计算的咨询，觉得最需要解释也最有意思的问题就是：问卷调查涉及了3个量表，那么我的调查样本量应该是多少？是不是量表总条⽬数的⾄少5-10郑⽼师，我在做⼀个基于医院病⼈的调查。
问卷调查涉及了3个量表，那么我的调查样本量应该是多少？是不是量表总条⽬数的⾄少5-10郑⽼师，我在做⼀个基于医院病⼈的调查。
倍？这个问题中，有个“量表中条⽬数的5-10倍”，是很多⼈在查阅⽂献得到数据，那么实际上是否正确呢？实际上，考虑这个问题要从多个⾓度去阐述，⽽重点是研究⽬的，否则查阅⽂献的结果会带来误导。
我们要明确整个整个研究设计的主要指标或者主要结局指标是什么？是3份量表的哪⼀份？这个结局指标的是决定样本量计算的关键指标⾸先，我们要明确整个整个研究设计的主要指标或者主要结局指标是什么？⾸先，我们再要考虑量表中条⽬数和样本量的关系。
⼀般情况下，为了实现量表具有较好的信效度，⼀份量表测量份数要达到总条⽬数的5-10倍以上其次，其次，我们再要考虑量表中条⽬数和样本量的关系。
（这是量表研究约定成俗的，⽂献出处暂时不可考）。
因此如果我们有三份量表，量表条⽬分别是10、20、30，那么样本量应该以条⽬最⼤的量表为基础计算，⾄少是30*5，150份以上，但不是60*5！光总条⽬数和样本量，是远远不够的。
基于总条⽬数计算样本量只是在量表测试中才有要求，⽽在应⽤中还要考虑更多的。
样本容量估计
样本容量估计在统计学中，样本容量估计是研究中至关重要的一个环节。
在进行数据分析或实验设计时，确定适当的样本容量可以确保研究结果的可靠性和准确性。
本文将从什么是样本容量、样本容量估计的重要性、常用的样本容量估计方法，以及如何进行样本容量估计等方面展开讨论。
什么是样本容量？首先，我们先来了解一下什么是样本容量。
样本容量是指从总体中抽取的样本的大小，即研究中实际观测到的样本数量。
在统计学中，样本容量通常用字母n表示，其大小直接影响到研究结果的可靠性和精确度。
样本容量估计的重要性样本容量估计是统计研究中非常重要的一环，它直接影响到研究结论的可靠性和泛化能力。
一个过小的样本容量可能导致结果不具备统计学意义，无法支持假设的推断；而一个过大的样本容量则可能浪费资源和时间。
因此，合理地估计样本容量对于研究的设计和结果的解释至关重要。
常用的样本容量估计方法在实际研究中，常用的样本容量估计方法包括基于效应大小的样本容量估计、基于置信区间的样本容量估计和基于统计检验的样本容量估计。
基于效应大小的样本容量估计是根据研究中预期效应的大小来确定样本容量的方法；基于置信区间的样本容量估计是根据期望的置信水平和置信区间的宽度来确定样本容量的方法；基于统计检验的样本容量估计是根据研究假设检验的类型和显著性水平来确定样本容量的方法。
如何进行样本容量估计进行样本容量估计时，需要首先确定研究的目的和假设，明确研究中所要得出的结论。
然后，根据具体的研究设计和统计方法，选择合适的样本容量估计方法进行计算。
在计算过程中，需要考虑到实际问题中的不确定性因素，如总体方差、预期效应大小等。
最后，根据计算结果确定最终的样本容量，并制定合理的抽样方案进行研究数据的采集和分析。
结语综上所述，样本容量估计在统计研究中扮演着至关重要的角色，它直接影响到研究结果的可靠性和准确性。
合理地估计样本容量不仅可以提高研究的科学性，还可以减少资源的浪费和时间的消耗。
因此，研究者在进行实验设计和数据分析时务必重视样本容量的估计，确保研究结果的有效性和可信度。
pass 2021中连续变量样本量计算
Pass 2021中连续变量样本量计算Pass（Power Analysis and Sample Size）2021是由美国NCSS公司研发的一款统计学软件，旨在帮助研究人员进行统计分析和样本量计算。
在研究设计中，确定合适的样本量是至关重要的，它直接影响到研究结果的可靠性和准确性。
本文将重点介绍Pass 2021软件中连续变量样本量计算的方法和步骤。
1. 连续变量样本量计算的背景和意义在医学研究、生物统计学以及实验室研究中，常常需要进行对比实验或观察性研究。
为了保证结果的科学性和准确性，研究人员需要根据所研究的具体情况，合理地确定样本量。
连续变量通常指的是定量变量，比如身高、体重、血压、血糖、生物学参数等。
当研究中涉及到连续变量，研究人员需要计算样本量，以确保研究结果的显著性和可信度。
2. 连续变量样本量计算的基本原理Pass 2021软件中的连续变量样本量计算是基于统计学原理和计算方法的。
在进行连续变量样本量计算时，研究人员首先需要确定研究中的效应大小（effect size）、显著水平（significance level）、统计功效（statistical power）和其他相关参数。
然后利用Pass 2021软件进行计算，得出合理的样本量。
3. Pass 2021软件的使用步骤（1）打开Pass 2021软件，进入主界面。
（2）选择“Sample Size”选项，进入样本量计算的界面。
（3）选择“Means: Equal Variances”或“Means: Unequal Variances”（视研究情况而定）。
（4）输入相关参数，包括效应大小、显著水平、统计功效等。
（5）点击“Calculate”按钮，Pass 2021软件会自动进行计算，并给出合理的样本量。
4. Pass 2021软件的优势Pass 2021软件具有直观、简单、易用的特点，它能够帮助研究人员快速准确地进行样本量计算。
定量试剂定性试剂临床试验统计学分析讲解
Deming回归
5、分布形态属于偏态分布 1、与对照试剂对比（比较的x和y是互相独 立的，不存在y依赖x） 2、两种试剂的标准差恒定 3、两种系统均有随机误差
区别 指定x和y两个变量描绘散 点图作回归分析，可直接 用excel作回归分析
任取两点确定直线，屡次 反复，得到多条直线并计 算斜率，而后对多个斜率 值取中位数并调整，较为 复杂，一般用MedCalc软 件操作
90.32 136.65 73.33 133.19 119.34 101.29 88.40 113.25 131.44 210.50 124.82 112.81 139.93 92.13 77.04 90.14
-32.93 9.82 -6.37 3.96 9.11
-15.24 0.05 23.21 2.12 -0.94
体外诊断试剂临床试验统 计及分析
目录
一 定量-离群值 二 定量-线性回归 三 定量-Bland-Altman偏倚 四 定量-医学决定水平处预
期偏倚
5 定量-干扰分析
6 定量/定性-阴阳符合率
及一致性分析
7 定性- 阴阳性预测值
8 定性- 阴阳性似然比
一、定量-离群值
一、定量-离群值
1、离群值的定义 离群值，也称逸出值，是指在一组数据中有一个或几个数值与其他数值相比 差异较大（显得比较突出）。在临床试验统计中，通常把两个系统的绝对差 值与绝对差值界限比较、把相对差值与相对差值界限比较，若绝对差值或者 相对差值超过界限（4E），则判为离群值。
（3）Passing-Bablok回归计算ab的95%置信区间： 可用公式计算或者用软件MedCalc进行线性分析时直接报告，公式计算如下：
三、定量-Bland-Altman 偏倚
定量资料的统计推断
定量资料的统计推断一、均数的抽样误差注：N是样本数，S是标准差再介绍一个常考的小问题：自由度ν=n-1（n为样本例数），注意这里不需要管这个自由度干什么用的，只需要大家记住这个公式即可。
对10名25岁以上的山区健康男子测量脉搏次数（次/分），用，检验与全国正常男子治疗进行比较，按a=0.05的检验水准，自由度为A.υ=9B.υ=19C.υ=17D.υ=20E.υ=18『正确答案』A标准误的用途：①衡量抽样误差大小，标准误越小，样本均数与总体均数越接近，即样本均数的可信度越高；②结合标准正态分布与t分布曲线下的面积规律，估计总体均数的置信区间；③用于假设检验。
某医院抽样查得100名健康人血清胆固醇数值（mmol/L），资料呈正态发布。
经计算平均数为4.8000，标准差为0.7920，则标准误为A.0.0792B.0.7920C.0.0079D.0.048E.7.920『正确答案』A反映均数抽样误差大小的指标是A.标准误B.标准差C.变异系数D.均数E.全距思路：即抽样均数≠总体均数『正确答案』A从一个呈正态分布的总体中随机抽样，出现的误差称为A.系统误差B.个体差异C.过失误差D.抽样误差E.测量误差『正确答案』D二、总体均数可信区间及其估计方法三、假设检验的基本步骤①首先提出假设，即假设差异由抽样误差造成；②其次，根据样本信息估计假设成立的概率P；③最后，依据概率下结论，若概率较小，则拒绝假设，若概率较大，则不拒绝假设。
建立假设和确定检验水准：检验假设有两种，一种是无效假设（零假设）即假设差异是由于抽样误差所致，总体参数相同。
检验水准：α＝0.05（区分大小概率事件标准）H0（无效假设）：μ＝μ0 （或μ1＝μ2）——两样本总体均数相同H1（备择假设）双侧μ≠μ0（或μ1≠μ2）——两样本来自不同的总体小结：H0就等于，H1就不等于拒绝H0就接受H1，不拒绝就不接受H1稍作理解已知一般无肝肾疾患的健康人群尿素氮均值为4.882（mmol/L），16名脂肪肝患者的尿素氮（mmol/L）测定值为5.74，5.75，4.26，6.24，5.36，8.68，6.47，5.24，4.13，11.8，5.57，5.61，4.37，4.59，5.18，6.96。
毕业论文中的样本容量计算
毕业论文中的样本容量计算在进行毕业论文研究时，样本容量的计算是一个非常重要的步骤。
样本容量的大小直接影响到研究结果的可信度和泛化能力。
因此，合理地计算样本容量是保证研究结论的准确性和可靠性的关键。
一、样本容量计算的重要性及原则样本容量的计算是基于统计学原理的，目的是为了在合理的置信水平和置信水平下，得到符合研究目的的最小样本容量。
样本容量的计算需要满足以下原则：1. 研究目的和问题：样本容量的计算需要与研究的目的和问题相匹配。
不同的研究目的和问题可能需要不同的样本容量。
2. 置信水平和置信水平：为了保证研究结论的置信度，样本容量的计算需要考虑置信水平（通常为95%）和置信水平（通常为5%或10%）。
3. 效应大小：样本容量的计算还需要考虑效应大小。
效应大小是指所研究变量之间的差异的大小。
样本容量随着效应大小的增大而减小。
二、样本容量计算的方法在实际进行样本容量计算时，可以使用不同的方法，根据研究的具体情况选择合适的方法。
下面介绍两种常用的样本容量计算方法：1. 方差分析（ANOVA）方法：当研究需要比较多个组之间的差异时，可以使用方差分析方法进行样本容量的计算。
具体计算方法可参考统计学相关教材。
2. 相关分析（Correlation）方法：当研究需要探究两个变量之间相关性时，可以使用相关分析方法进行样本容量的计算。
具体计算方法可参考统计学相关教材。
三、样本容量计算的实例为了更好地理解样本容量的计算方法，下面以假设我们需要研究某个教学策略对学生成绩的影响为例进行讲解。
假设我们希望研究一种新的教学策略是否能够提高学生成绩。
在进行样本容量计算之前，我们需要先确定置信水平和置信水平。
通常情况下，置信水平选择为95%，置信水平选择为5%。
然后，我们需要估计教学策略对学生成绩的平均差异。
根据已有的研究和经验，假设两组学生的平均差异为0.2（即effect size为0.2）。
根据上述信息，我们可以使用统计学软件或在线工具进行样本容量计算。
样本量计算的公式
样本量计算的公式
样本量计算公式主要取决于以下几个因素：
1.预期误差或容许误差（ε）：这是样本结果与总体结果之间的最大允许差
异。
2.置信水平（1-α）：这是样本统计量落在某一区间，而总体参数落在此区
间的概率。
通常，α=0.05代表95%的置信水平。
3.效应大小（d）：这是处理效应的大小，通常基于前人的研究或预期的效应。
根据这三个因素，样本量（N）的计算公式大致为：
N = (Z^2p(1-p)) / (ε^2 * (1-α))
其中，Z是标准正态分布的分位数，p是预期的总体比例（例如，预期的响应率），ε是容许误差，α是显著性水平。
这个公式主要用于计算二元结果（例如，成功/失败，是/否）的样本量。
对于连续变量，可能需要使用其他公式。
请注意，样本量计算可以相当复杂，因为需要考虑到许多其他因素，例如总体的方差、设计效应、匹配的样本、分层等。
因此，在实践中，通常使用专门的统计软件或在线工具来计算样本量。
调研过程中存在的不足
调研过程中存在的不足不足之一：信息收集不全面在调研过程中，信息收集不全面是一种常见的不足之一。
这可能是因为未能找到相关的研究文献或数据，或者是因为调研方法不够全面、详尽。
为了解决这个问题，调研人员可以采取以下措施：1. 查阅多种信息来源：在调研过程中，仅仅依赖于一两种信息来源是不够的。
为了确保信息的全面性，我们应该广泛查阅多种来源的文献、报告、统计数据、案例研究等。
这些信息来源可以包括学术期刊、专业数据库、政府部门发布的数据、行业协会的报告等。
2. 与专业人士交流：在调研过程中，寻求专业人士的意见和建议是非常重要的。
他们可能有更丰富的经验和知识，可以提供一些有价值的信息，帮助我们更全面地了解研究对象。
可以通过参加学术会议、座谈会、访问学者等方式与专业人士进行交流。
3. 采用多种调研方法：调研方法的选择也对信息收集的全面性起到重要作用。
我们可以选择定性和定量相结合的方法，如面谈、问卷调查、实地观察等，以获取多角度的信息。
还可以采用文献综述、对比分析等方法，对已有的研究进行梳理和总结。
4. 在调研设计中考虑充分性：在设计调研方案时，要充分考虑到数据收集的需求和预期研究目标，确保调研的全面性。
这包括确定研究问题、明确研究对象、制定调研指标、选择合适的样本等。
不足之二：样本选择偏差另一个常见的不足是样本选择偏差。
在调研中，样本选择是非常重要的，因为我们通过样本来推断总体情况。
如果样本选择存在偏差，那么研究结果的可靠性和推广性就会受到影响。
为了解决这个问题，我们可以采取以下措施：1. 随机抽样：随机抽样是一种有效的样本选择方法，可以减少选择偏差的可能性。
通过随机抽样，每个个体都有被选中的机会，从而更好地代表整体情况。
在进行随机抽样时，可以使用随机数表或计算机程序，确保每个样本的选择是随机的。
2. 多样本来源：对于一些研究对象较为特殊或稀缺的情况，我们可以尝试从多个样本来源获取数据，以增加样本的多样性。
可以从不同地区、不同年龄、不同行业等选择样本，以获得更全面、综合的信息。
定量访问中抽样误差与样本量的关系
抽样误差与样本量的关系
什么是抽样误差
调查是通过对少量个体的分析推断整体表现的一个过程。
我们无法开展面对所有用户的调查，只能选取其中一小部分，这个选取的过程即称为抽样。
抽样样本数的大小对调查结果有很大影响，中国有句成语叫“以偏概全”，值得是用片面概括全部，抽样误差就是用来描述“以偏概全”程度的一个量，误差越大，以偏概全越严重。
如果样本量不足，使得抽样误差较大，那么在同一时间点对同一批人群开展相同的调查，也可能会得到截然不同的调查结果。
样本量与抽样误差的关系以及适用场景
调查目的不同，对抽样误差的需求也会完全不同，下面的表格是在95%的置信度下，样本量与抽样误差的关系以及这样的抽样误差适用于哪些场景。
图解抽样值与真实值的差异
数据过于抽象，让我们来看一组示例：
有一个数据库，记录了总计20000个用户对品牌A-G的认知度情况。
我们以这个数据库为总体，分别抽取15-300个样本，计算品牌知名度的抽样值，再与实际值对比。
用最直观的方式来表现样本量与抽样误差的关系：
15个样本：每次抽样结果的波动很大，与真实值之间的差距也很大，基本无法判别各品牌的知名度之间的大小趋势
30个样本：调查结果已经基本能区分出各品牌知名度的高、中、低差异，但与真实值之间还存在不小差距
50个样本：调查结果能区分出各品牌知名度的高、中、低差异，但会有2-3个品牌的知名度与真实值之间存在较大差异。
100个样本：调查结果与真实值比较接近了，但每次抽样值之间的稳定性还不够。
不能作为两次测量对比的依据
300个样本：调查结果与真实值相当接近，只是偶尔会出现数值排名上的误差。
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简单随机抽样案例计算
在北京进行一项抽样调查以了解某种新服务方式的接 受度，根据厂家反映，接受度为30％，厂家要求在95 ％的置信度下抽样误差范围不超过正负4％，因此简 单随机抽样的样本量为：
1.96×1.96×30％×（1－30％）/(4％×4％) ＝504
样本量与总体规模N有关吗 ？
例：简单随机抽样估计P，置信度95%，允许误差5%，在P=0.5条件下
❖ 事实上，这是一个概率问题，不论前面的结果如何，每一次试验的出现某 种结果的概率都是一定的。
❖ 如果我们进行无数次的试验，正反面出现的次数一定是1：1 ❖ 其实我们并不需要进行无数次的试验（成本、精力、破坏性）
❖ 表面上的定义：统计学是搜集、整理和分析统计数据的方法，目的是 探索数据的内在数量规律性，以达到对客观事物的科学认识。
配额抽样中没有抽样误差之说，也无从推算合 适的样本量。
Km100 ——随机抽样先行，随机配额抽样 ——真实配额加权
样本量的误区
• 有人回答不准确，所以样本量再大也没有用 • 电视上只调查几十个人就够了，我们也可以 • 样本量越大越好 • 这么大的城市，怎么也要好几千人才行 • 大城市多抽，小城市少抽 • 上次调查这么多人，这次也这么多吧 • 能省钱就省钱，先这么着吧，估计差不多吧 • 我们做了这么大量的问卷，结果肯定准确
确定样本量的公式
N= t2S2 / e2
N—样本规模 t—概率度 S—总体元素分布方差 e—极限抽样误差
t概率度（一般置信度95%时， t=1.96，如置信度为99%， t=2.6）
N并=使t用2P设(1计-P效)/应e2
dNP e——f样为f本总进规体模比行例修正：
t —概率度 e —极限抽样误差
0.032
对精度要求的判断十分重要。为得到最小误差而选择最
大样本量不是好的选择。
费用与精度
100%
精 度
95% .…………..
……. 60%
20%
40%
费用
确定样本量需要考虑的内部 因素
• 全国性的还是分城市的或者是分区的 • 城市内是否要进一步按职业或企业类型等变量细分，分
析是否详尽（三层至四层） • 是否用高级统计分析方法 • 80%以上的CELL中不少于30个样本量 • 是否要做预测 • 是否使用模型
小结
分
同
析
类
要
项
求
目
经
验
•在荆棘中，如何望的更远？
•前程风险，如何预先判断？
数字100 数字决策
•没有调研数据，我们如何决策？
•我们利用概率研究市场，而不是猜测市
谢谢
北京：北京市西城区裕民路18号北环中心1506—1507室 Tel：010-82251655-632/633 上海：上海市普陀区陕西北路1388号银座企业中心905911室 Tel：021—60943470/71/72/73
确定样本量需要考虑的外部 因素
费用是实际项目设计中最重要的 影响因素
非抽样误差的控 制
时间的限制
实际操作的可实 施性
由此可知，在精度要求相同条件下，在 北京
市进行一项调查和在全国进行一项调查，样 本
量的差别并不大。
总体规模越大，进行抽样调查的效率越 高。
若分类、分区、分层分别进行估计则另当别 论。
定量调查中样本量的计算
By Tony ZHENG
2009.05
两个问题
问题：小A打算掷10次硬币，前6次的结果是4次正 面，两次反面，请问第7次的结果出现正面或反面的 可能性哪一个更大？
问题：小B打算掷10次色子，前6次的结果是3个六， 2个一，1个二，请问第7次的结果出现六的可能性有 多大？
为什么进行抽样
❖ 体现精髓的定义：统计学是用样本估计总体的方法。
为什么进行抽样——误差的 来源
不
差
非抽样误差
我要在北京做3万份，因为北京有好几千万人
非抽样误差的来源
项目设计
问卷设计-无歧义、无诱导、信度与效度的检验
访问环境
拒访率、空户率等
访问员素质 实地作业流程 回答记录
非抽样误差有 时超过抽样误 差！
数据录入
统计分析
抽样的种类
概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样） 非概率抽样/配额抽样（拦截、邮寄、杂志内附问卷、判断、
雪球 ）
总体
抽样 概率抽样
推断
样本
关于配额抽样
一般情况下，配额抽样是不能计算潜量或推算 总量的，即使进行推算也一定要说明数据的局 限性。
随机过程中的配额抽样要记录过滤量，合格但 配额已满没有访问的量。
总体规模（N）
所需样本量（n）
50
44
100
80
500
222
1000
286
5000
370
10000
385
100000
398
1000000
400
10000000
400
估计精度越高越好吗？
简单随机抽样估计比例P的样本量与误差（当P=0.5时）
样本量 50
误差 0.14
100
0.10
500
0.045
1000