样本量估算的统计学方法

样本量估算的统计学方法样本量估算的统计学方法曹振波博士，教授，博导caozhenbo@sus.edu.cn运动人体科学系样本量计算软件SASPASSIBMSPSSSamplePowerG*powerhttp://www.gpower.hhu.de/G*power3的webWindows版Mac版下载后，安装程序软件启动后的画面统计方法的选择选择统计方法处ExactFisherFtest方差分析ttest差异性t检验χ2testΧ2检验Ztest非参数检验目录t检验的分析相关分析单因素方...

样本量估算的统计学方法曹振波博士，教授，博导caozhenbo@sus.edu.cn运动人体科学系样本量计算软件SASPASSIBMSPSSSamplePowerG*powerhttp://www.gpower.hhu.de/G*power3的webWindows版Mac版下载后，安装程序软件启动后的画面统计方法的选择选择统计方法处ExactFisherFtest方差分析 ttest差异性t检验χ2testΧ2检验Ztest非参数检验目录 t检验的分析相关分析单因素方差分析双因素方差分析χ2检验重复测定的方差分析有重复有交互作用的方差分析t检验的分析①选择「ttest」t检验的分析②进一步选择分类Correlation～相关系数Means：～（matchedpairs）配对样本t检验Means：～（twogroups）独立样本t检验Means：～（onesamplecase）单样本t检验Genericttest不常用选择Means：～（twogroups）t检验的分析③确定想得到的参数Apriori:～研究设计时，想知道所需样本量nCompromise：～α与β比值固定（不常用）Criterion：～计算α（一般α=0.01，0.05、不需要计算）Posthoc：～计算研究结果的检验效能power（1-β）Sensitivity：～试验完成后，计算效应量effectsize一般，红字的选项比较常用t检验的分析④各个参数的设定Tailone=单侧检验，two=双侧检验．一般选择twoEffectsize效应量．t检验里，采用Cohen（1988）的计算方法，小=0.2，中=0.5，大=0.8．不知如何选择时，填入0.5．αerrprob一般0.05．0.01也可以．Power检验效能，0.8以上OKＡｌｌｏｃａｔｉｏｎratio2组样本量n比值．最后点击Calculatet检验的分析④结果里给出了所需样本量也就是说，保证得到效应量0.5（中）的前提下，设定α=0.05并且检验效能0.8时，需要每组有64个样本．相关分析相关分析，[Testfamily]=ttests[Statisticaltest]=Correlation：～然后用「t检验的power分析③」同样的操作步骤．Effectsize|r|：小0.1中0.3大0.5不知如何选择时，填0.3单因素方差分析①[Testfamily]=Ftests，然后选择ANOVA单因素方差分析②设置各个参数Effectsize小0.1，中0.25，大0.4一般0.25αerrprob一般0.05Power0.8以上Numberofgroups分组数量双因素方差分析①[Testfamily]=Ftests，然后选择ANOVA双因素方差分析②2因素中，计算水平数多的因素Apriori：Effectsize小0.1，中0.25，大0.4这里0.4αerrprob一般0.05Power0.8以上Numeratordf（水平数-1）计算交互作用的检验效能时，（A水平数-1）×（B水平数-1）（不常用）Numberofgroups水平数（分组数量）计算交互作用的检验效能时，（A水平数）×（B水平数）双因素方差分析③总样本量73例如，A因素：4水平（组），B因素：3水平，总共有12水平、73/12＝6.08…，需要样本量7例如，A因素：4水平（组），B因素：2水平，总共有8水平、73/8＝9.125…，需要样本量10Χ2检验Χ2检验，[Testfamily]=χ2tests[Statisticaltest]=Goodness-of-fit～然后按照「t检验的分析③」的步骤操作．Effectsize，小0.1中0.3大0.5不知道如何选择时0.3重复测定的方差分析①下面是重复测定的方差分析的例子．[Testfamily]=Ftests，然后选择1st2nd3rdA101113B121514C101316重复测定的方差分析②参照「t检验的分析③」Apriori：Effectsize小0.1，中0.25，大0.4一般0.25αerrprob一般0.05Power0.8以上Numberofgroups分组数量．有多个重复测定因素时．一般为「1」Repetition水平（重复测定）的次数这里设定为3次Corramongrepmeasures水平间的相关（组内相关系数）．不知道时「0」．通过预实验得到推测值时，计入推测值Nonsphericitioncorrectionε球面假设．1时没有F修正下限＝1/（水平（重复测定）的次数-1）这里，1/（3-1）＝0.5重复测定的方差分析③结果显示总样本数为86．水平（重复测定）的次数是3，因此86/3＝28.666…，实验对象应为29人有重复有交互作用的方差分析①[Testfamily]=Ftests，选择数据例如下表 b1b2a1a2a3a1a2a3A1097D6510B1188E8611C1096F7715有重复有交互作用的方差分析②参照「t检验的power分析③」Apriori：Effectsize小0.1，中0.25，大0.4这里0.25αerrprob一般0.05Power0.8以上Numberofgroups分组数．B1和b2有两组，填入2．Repetition水平（重复测定）的次数这里设定为a1～a3，3次Corramongrepmeasures水平间的相关（组内相关系数）．不知道时「0」．通过预实验得到推测值时，计入推测值有重复有交互作用的方差分析③结果：需要44人．水平（重复测定）的次数是3，因此44/3＝14.666…，实验对象应为15人

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