规划单样本研究

为检出相对于参考均值有实际意义的差异,选择样本量。

指南 · 基础统计 · 阅读约需 4 分钟

应用命令、工作表标识符和示例数据值保留原文。截图、图表和下载文件均为英文。

示例: 小袋灌装量研究的样本量

规划独立的小袋灌装量测量,以检出相对于参考均值的 2 g 差异,假定标准差为 4 g,检验功效为 90%。

下载规划参考数据(CSV,英文列名)

此示例与 Help 中使用的示例相同。CSV 文件列出了参考情景。请在 Inputs 中手动输入所选规划值;导入文件不会配置此计算器。可在 Help 中使用 Open example in a practice copy 预填输入。

1. 创建工作区

在侧边栏中打开 Basic Statistics,选择 Power & Sample Size。创建并命名分析,选择 New blank worksheet,然后选择 Create analysis。

2. 选择研究类型

在 Inputs 中,选择 One-sample t 作为 Test,选择 Sample size 作为 Solve for。在 Significance level (α) 中输入 0.05,选择 Two-sided 作为 Alternative hypothesis。

3. 输入规划值

在每个字段中输入此情景的一个数值。无需指定工作表列。

在 Standard deviation (σ) 中输入 4。

在 Mean differences 中输入 2。

在 Target powers 中输入 0.9。

Power & Sample Size: 输入信息,包含示例的列分配和设置
英文 Inputs 界面,展示所选检验、待计算的量及当前规划假设。 查看原尺寸图片 (在新标签页中打开)

4. 运行分析

选择 Run analysis,然后打开 Results。

5. 解读结果

  1. 核对所规划的研究

    规划独立的小袋灌装量测量,以检出相对于参考均值的 2 g 差异,假定标准差为 4 g,检验功效为 90%。

  2. 阅读计算出的计划

    所需的最小规划样本量为 44 袋。计算所得检验功效为 0.900031,略高于目标 0.9。使用 43 袋时,功效为 0.893050。

  3. 阅读功效曲线

    此曲线使用 44 个观测值。差异为 +2 g 或 −2 g 时,功效约为 90%。越接近零的较小差异越难检出。

    功效与效应(英文图表)
    功效与效应(英文图表) 查看原尺寸图表 (在新标签页中打开)
  4. 理解假设

    检验功效是在输入假设成立且指定差异真实存在时,所规划检验能够检出该差异的概率。它并非某个假设为真的概率,也不保证得到显著结果。此方法采用单样本非中心 t 计算,假设观测值相互独立且服从正态分布,总体标准差设为 4 g。此处参考均值本身并非根据第二个样本估计。

  5. 决定如何收集样本

    确认 2 g 是值得检出的最小差异,且 4 g 是合理的规划标准差。决定收集多少袋时,应为无法使用的测量值留出余量。

更多详情:阅读各结果部分

完整结果表采用六位有效数字,与 Help 中一致。

功效与样本量情景

情景将此行与相应输入值关联。分支记录所求解的效应方向;破折号表示不适用。对于双组计划,样本量为每组的数量;总观测数包含两个组。均值差或比较比例为所规划的效应。目标检验功效为请求值,计算所得检验功效为计算结果。前一样本量下的检验功效检查每组少一个观测值时的情况。DF 为适用情况下的 t 检验自由度。状态和详情记录情景是否完成计算。所需的最小规划样本量为 44 袋。计算所得检验功效为 0.900031,略高于目标 0.9。使用 43 袋时,功效为 0.893050。

功效与样本量情景 · 1 行
情景分支样本量总观测数均值差目标检验功效计算所得检验功效前一样本量下的检验功效自由度(DF)状态详情
1—444420.90.9000310.8930543ok—
  • 不可用分支保留其状态和输入值。每对数据计为两个观测值。仅当前一样本量有效时,才报告该样本量的功效。

规划方法

方法和校准标识所用的计算。显著性水平 α 为 0.05;双侧备择假设包含两个方向。求解目标标明待计算的量。假设及规划标准差或基准比例记录结果所依赖的条件。此方法采用单样本非中心 t 计算,假设观测值相互独立且服从正态分布,总体标准差设为 4 g。此处参考均值本身并非根据第二个样本估计。

规划方法 · 7 行
设置数值
方法单样本 t 检验
校准noncentral-t-v1
α0.05
备择假设two-sided
求解目标样本量
假设条件独立的正态观测值;总体标准差(SD)由样本估计。
规划用标准差(SD)4
  • 结果和曲线点与本次运行一同记录。样本量为整数;目标检验功效与计算所得检验功效是不同的量。

情景输入值

情景对应编号的结果行。输入记录当前情景数值;这些是规划假设,并非实测值。此处每个输入仅有一个值,因此产生一个情景。

情景输入值 · 1 行
情景输入
1{"delta":2,"power":0.9}

已记录的功效曲线数值

每行给出一个样本量、一个均值差或比较比例,以及相应计算功效。这些是英文原始图表所依据的全部已记录数值。对于双组计划,样本量为每组的数量。功效介于零与一之间;0.9 表示 90%。此曲线使用 44 个观测值。差异为 +2 g 或 −2 g 时,功效约为 90%。越接近零的较小差异越难检出。

已记录的功效曲线数值 · 61 行
样本量均值差检验功效
44-2.50.981762
44-2.416670.974804
44-2.333330.965746
44-2.250.954168
44-2.166670.939633
44-2.083330.921717
44-20.900031
44-1.916670.874253
44-1.833330.844165
44-1.750.80968
44-1.666670.770866
44-1.583330.727969
44-1.50.681415
44-1.416670.631805
44-1.333330.579891
44-1.250.526551
44-1.166670.472738
44-1.083330.419435
44-10.367602
44-0.9166670.318127
44-0.8333330.271787
44-0.750.229213
44-0.6666670.19088
44-0.5833330.157098
44-0.50.128031
44-0.4166670.103714
44-0.3333330.0840861
44-0.250.0690308
44-0.1666670.058409
44-0.08333330.0520945
4400.05
440.08333330.0520945
440.1666670.058409
440.250.0690308
440.3333330.0840861
440.4166670.103714
440.50.128031
440.5833330.157098
440.6666670.19088
440.750.229213
440.8333330.271787
440.9166670.318127
4410.367602
441.083330.419435
441.166670.472738
441.250.526551
441.333330.579891
441.416670.631805
441.50.681415
441.583330.727969
441.666670.770866
441.750.80968
441.833330.844165
441.916670.874253
4420.900031
442.083330.921717
442.166670.939633
442.250.954168
442.333330.965746
442.416670.974804
442.50.981762
  • 全部已记录曲线均包含在此表及其导出的 CSV 中;图中最多显示 12 个选定样本量。

6. 创建报告

保留 Power and sample size scenarios、Planning method、Scenario input values、英文原始 Power versus effect 图及其完整的已记录数值表。记录值得检出的差异、规划用的离散程度或比例、样本分配和方法。此方法采用单样本非中心 t 计算,假设观测值相互独立且服从正态分布,总体标准差设为 4 g。此处参考均值本身并非根据第二个样本估计。

在已完成的运行中选择 Add to report 。打开 Choose individual items and advanced options 以选择表格和图表,然后选择 Add to draft。隐藏的项目仍会保留在已保存的分析中。

为报告命名,并添加研究目的和您的解读。选择 Save,查看 Preview,然后使用 Export → Download HTML。以下示例包含全部已选内容,包括超出单屏显示范围的结果。

此报告在应用中生成,为英文原版。 此 Help 示例在应用内生成的完整输出,包括适用的表格、图表和运行说明。 报告中的数值采用应用显示的数值精度。导出的图表为静态图表。在窄屏上,请横向滚动查看较宽的图表和表格。
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