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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。
1.31.41.5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。
样本量的确定方法及公式
样本量的确定是研究中的一个重要的环节，其确定方法和公式可以为研究者提供参考。
样本量的确定是根据具体研究的需要，考虑到调查对象及其调查环境等因素来决定的。
根据实际情况，确定样本量应与研究的范围及内容有关，以保证研究结果的可靠性。
样本量的确定一般需要根据样本量计算公式来确定，其公式为：n=N/（1+Ne²），其中n为样本量，N为总体数量，e为允许的误差。
此计算公式适用于调查对象的数量和分布都已知的情况，研究者可以根据自身研究的具体情况，填写相应的数值，以确定样本量。
研究者在确定样本量的过程中，应考虑到样本量的充分性和合理性，以保证研究结果的可靠性和准确性。
如果样本量过大，将增加研究成本，而样本量过小，则可能影响研究结果的准确性。
因此，研究者应根据自身研究的内容和需要，合理确定样本量，以保证研究的可靠性。
样本量的确定是研究中的一个重要环节，其确定方法和公式可以为研究者提供参考。
研究者在确定样本量时应考虑到调查对象及其调查环境，并参照样本量计算公式确定，以保证研究结果的可靠性和准确性。
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。
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，同时也能避免资源的浪费。
那么，如何计算样本量呢？这可不是一件简单的事情，需要综合考虑多个因素。
首先，我们来了解一下为什么样本量如此重要。
想象一下，如果我们要了解一个城市居民对某种新政策的看法，如果只随机调查了几个人，那么得出的结论很可能是不准确的，因为这几个人的观点可能不能代表整个城市居民的普遍看法。
但如果调查的人数过多，又会花费过多的时间、精力和资金。
所以，找到一个恰到好处的样本量非常关键。
样本量的计算方法有很多种，常见的有基于均值的计算方法、基于比例的计算方法以及基于方差的计算方法等。
基于均值的样本量计算通常用于我们想要估计某个总体的均值时。
比如说，我们想知道某个地区居民的平均收入水平。
这时候，需要考虑总体的标准差、期望的误差范围以及置信水平。
总体标准差反映了数据的离散程度。
如果总体的差异很大，那么为了得到准确的估计，就需要更大的样本量。
期望的误差范围就是我们能够接受的估计值与真实值之间的偏差。
比如说，我们希望估计的平均收入与真实平均收入的误差不超过 500 元，这个500 元就是误差范围。
误差范围越小，所需的样本量就越大。
置信水平则表示我们对估计结果的信心程度。
常见的置信水平有90%、95%和 99%。
置信水平越高，所需的样本量也就越大。
基于比例的样本量计算常用于估计总体中具有某种特征的比例。
比如，我们想知道某个城市中喜欢某种运动的人口比例。
这时候，需要考虑预期的比例、可接受的误差范围和置信水平。
如果预期的比例接近 0 或 1，那么需要的样本量相对较大。
因为在这种情况下，估计的不确定性较大。
同样，可接受的误差范围越小，置信水平越高，所需的样本量就越大。
基于方差的样本量计算则适用于比较不同组之间的差异。
比如，我们想比较两种药物的疗效，就需要考虑两组数据的方差、期望的检测效力以及显著性水平。
样本量计算原理样本量计算是确定研究中需要观察的对象数量的方法。
简单来说，样本量计算就是根据研究设计和研究目的，确定可靠性和效果大小等指标，从而计算出需要研究的样本数量。
样本量的大小直接决定了研究结果的可靠性和准确性。
因此，进行样本量计算是一个非常重要的研究过程。
样本量计算的基本原理是统计推断。
统计推断是以样本为基础，对总体（即我们希望了解的研究对象的总体）进行推断和估计的方法。
而样本量的大小则影响到我们对总体的推断和估计的准确性和可靠性。
样本量过小将导致估计结果不可靠，而样本量过大则会浪费研究资源。
样本量计算需要考虑的主要因素有以下几点：1. 研究目的和研究问题：研究问题和目的对样本量的大小将产生重要影响。
如果研究目的是描述一项现象的特征或者得出总体的概率性特征，则所需样本量相对较小；而如果研究目的是确定不同群体之间差异的大小和差异的显著性，则所需样本量相对较大。
2. 效应大小：效应大小是指研究对象群体之间的差异或相关性程度的大小。
效应大小决定了估计所需样本量的大小。
如果效应大小较小，所需样本量则相对较大；反之，如果效应大小较大，所需样本量则相对较小。
3. 可靠性：可靠性是指所估计的值和真实值之间的差异程度。
研究的可靠性取决于估计过程的精度和置信水平的大小。
如果需要获得更高的估计精度和更高的置信水平，则所需样本量将相应增加。
4. 抽样误差：抽样误差是指随机抽样过程中的偏差，即样本不完全符合总体的情况。
抽样误差会产生样本估计值和总体真实值之间的差异，从而影响研究结果的可靠性。
因此，样本量需要足够大，以使抽样误差降到最低限度。
样本量计算需要采用统计学的方法进行计算。
在进行样本量计算之前，需要确定研究设计，包括研究类型、假设、效应大小和显著性水平等。
下面是常用的样本量计算方法：1. 根据假设比较的类型选择适当的计算方法。
如果是比较两个群体的平均数或比较两个群体的比率，则可以使用平均数比较或比率比较的样本量计算方法。
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。
样本量计算方法样本量（sample size）是指在研究过程中进行调查或观察的样本数量，它的大小直接关系到研究结果的精度和可靠性。
因此，在进行研究时，我们需要合理地确定样本量。
本文将为读者介绍样本量计算方法。
第一步：确定显著水平和功效在进行样本量计算之前，需要确定所选的显著水平和功效。
显著水平是指当假设检验中P值小于设定的显著水平（通常为0.05或0.01）时，我们认为观察到的效应是显著的。
功效是在假设检验中正确拒绝原假设所需的最低要求。
通常，功效为0.8或0.9时，我们认为研究的效度较高。
第二步：确定假设检验中的效应量效应量是指两个组之间差异的大小。
通常，效应量的大小受到多种因素的影响，包括所研究的变量、样本量和数据收集方式等。
第三步：选择合适的样本量计算方法确定了显著水平、功效和效应量之后，我们需要选择合适的样本量计算方法。
常用的样本量计算方法包括以下几种：1. 方差分析样本量计算方法当需要比较两个或多个正态总体均值时，可以使用方差分析样本量计算方法。
该方法需要确定所需要的显著性水平、功效和效应量，然后通过方差分析公式计算得到所需的样本量。
2. 二项分布样本量计算方法当需要比较两个或多个比例或事件的概率时，可以使用二项分布样本量计算方法。
该方法同样需要确定所需的显著性水平、功效和效应量，然后通过二项分布公式计算得到所需的样本量。
3. 相关系数样本量计算方法当需要研究两个变量之间的关系时，可以使用相关系数样本量计算方法。
该方法需要确定所需的显著性水平、功效和相关系数大小，然后通过相关系数公式计算得到所需的样本量。
第四步：计算样本量根据所选的样本量计算方法，我们可以利用公式计算出所需的样本量。
计算过程可以使用统计软件（如R、SPSS等）来完成，也可以手算完成。
综上所述，样本量计算是研究设计中的关键步骤之一。
通过合理地确定显著性水平、功效、效应量和选择合适的样本量计算方法，可以保证研究结果的精度和可信度。
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，同时也能在时间、成本和资源利用方面达到最优平衡。
那么，如何确定合适的样本量呢？这就需要我们了解一些常见的样本量计算方法。
首先，我们来谈谈基于均值的样本量计算方法。
这种方法通常适用于我们想要估计某个总体均值的情况。
假设我们要研究某个地区居民的平均收入水平。
我们需要先确定几个关键的参数：预期的均值差异、可接受的误差范围以及置信水平。
置信水平是我们对估计结果有多大把握的度量，常见的置信水平有90%、95%和 99%。
置信水平越高，我们需要的样本量就越大。
比如说，我们选择 95%的置信水平，这意味着如果我们重复进行多次抽样和估计，其中有 95%的结果会包含真实的总体均值。
可接受的误差范围则是我们能够容忍的估计值与真实值之间的偏差。
误差范围越小，为了达到相同的置信水平，所需的样本量就越大。
预期的均值差异是我们预期在总体中存在的差异。
如果我们认为不同群体之间的收入水平差异较大，那么相对来说，较小的样本量可能就足够检测到这种差异；反之，如果差异较小，就需要更大的样本量来准确检测。
计算样本量的公式通常会涉及到这些参数，以及总体的标准差。
然而，在实际情况中，总体的标准差往往是未知的。
这时，我们可以通过预抽样或者利用以往类似研究的经验数据来估计标准差。
接下来，是基于比例的样本量计算方法。
这种方法常用于估计某个总体中具有某种特征的比例，比如调查某个城市中拥有私家车的居民比例。
同样，我们需要先确定置信水平、可接受的误差范围以及预期的比例。
预期的比例越接近 05，所需的样本量就越大。
其计算样本量的公式与基于均值的方法有所不同，但原理是相似的，都是在平衡误差范围、置信水平和预期结果的基础上得出所需的样本量。
除了上述两种常见的方法，还有一些其他的考虑因素和特殊情况。
例如，如果研究对象的变异程度较大，那么为了获得准确的结果，就需要更大的样本量。
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。
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。
