功效与样本量的计算

发布时间:2022-09-13 09:17:08 来源:kok竞彩APP下载 作者:kok官方体育app苹果

  我经常被问到这样的问题:“做假设检验时,需要的样本量是多少”, “我的实验究竟需要多少样本才有意义呢?”,这类问题可以通过功效与样本量计算来解决。

  所有检验都不可能尽善尽美,总存在这样的可能,即当原假设 (H0) 实际为真时您会根据检验结果否定原假设(I 型错误),或当原假设实际为假时您根据检验结果未能否定 H0(II 型错误)。这是因为为了估计总体均值,您必须使用随机样本,而这些随机样本都是随机抽取的。

  第II类错误(被坑)的概率为β,而1- β我们称之为功效。II类错误是如果有个人有罪,而错误地判他无罪,所以“功效”就可以理解为,如果他实际上确实有罪,而且法官正确地判断他有罪的概率。

  一种镇定剂中的活性成分的目标含量为365mg/ml,每批镇静剂在使用前都要进行检测,以发现明显偏离目标的情况。

  注意:不能直接从描述性统计量中得到偏离目标含量365mg/ml的结论,即使样本均值确实不是365mg/ml.

  单样本t检验的结果显示P>0.05,故不拒绝原假设,换句话说,没有足够的证据拒绝有效成分含量均值为365mg/ml。

  在得到的结果是没有发现统计学差异时,报告一下你的检验功效很有必要。因为如果你的功效很低,则说明很可能是样本量不足导致无法检验出有显著差异的结果。

  在这里,我不得不对上面的对话框做一些解释(我亲爱的客户朋友经常对此有疑问)。

  差值是在检测总体参数的假设值与实际值时您想得到的最小差值,看不懂,没关系,我们举个例子。在上面的对线,为什么呢?因为在这里我认为,如果有效成分含量偏离目标值2.5mg/ml时,我就认为是有显著偏离,当然这里的偏离可以偏大(2.5),也可以偏小(-2.5)。

  1) 尚未收集数据:请使用总体标准差的估计值。您的估计值应以相关研究、设计规范、试验研究、学科知识或相似信息为基础。

  结果显示,当样本量只有6个时,这时候的检验功效只有0.54,或者说犯第二类错误的概率高达0.46。功效太低,当前没有显著差异的结论很可能是样本量不足导致。

  Minitab结果显示,要想功效不低于0.9,那么这时候我们需要再抽6个样本,一共12个样本才行。

  这时候我们发现,当样本量增加到12时,P<0.05,故拒绝原假设,得到有显著偏离目标值的结论。

  检验所需样本量的多少取决于你愿意承担多大犯错误的风险,所以,当你以后分析纠结样本量够不够时,请尝试先做个功效和样本量的计算。

  如果检验的功效低,则您可能无法检测到效应并错误地得出不存在任何效应的结论。另外,也要注意如果检验的功效太高,则很小的效应或不需要关注的效应看上去都可能会很显著。