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[统计基础] 功效与样本量的计算

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药徒
发表于 2022-2-8 17:21:44 | 显示全部楼层 |阅读模式

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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。
什么是功效?
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。
假设检验的功效受到检验的样本数量、差值、数据变异性和显著性水平的影响。

案例分析
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。
数据收集:从6个不同批次中随机抽取6个样品,测量其中的有效成分含量。

描述性统计分析



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



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。
功效与样本量的计算
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
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。在上面的对话框中我输入的差值为-2.5和2.5,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)。
标准差
在功效和样本数量分析中使用的标准差取决于您是否已收集了数据。
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。
2) 如果您已经收集并分析了数据,则使用下表所示的分析结果所提供的值。
您执行的分析的类型
用于标准差的值
单样本 t 或单样本 Z
样本的标准差
双样本 t
合并标准差
配对 t
单因子方差分析、2 水平因子设计或 Plackett-Burman 设计
均方误 (MSE) 平方根的平均值
Minitab结果如下;

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。
如果对于此分析,我想功效不低于0.9,那么这时候我该抽取多少样本量呢?


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。
再来一次单样本t检验
现在,又再抽了6个样本,一共12个样本,再来做一次假设检验。



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。
小结
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。
思考
如何提高假设检验的功效?


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药生
发表于 2022-2-8 19:23:55 | 显示全部楼层
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看ID,这不是官方么,怕什么律师函  详情 回复 发表于 2022-2-11 14:10
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药士
发表于 2022-2-9 06:05:13 | 显示全部楼层
负红颜 发表于 2022-2-8 19:23
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抓住一个现行  详情 回复 发表于 2022-2-9 07:47
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药生
发表于 2022-2-9 07:47:53 | 显示全部楼层
yuansoul 发表于 2022-2-9 06:05
不联网 就 不会 有

抓住一个现行
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药士
发表于 2022-2-11 14:10:11 | 显示全部楼层
负红颜 发表于 2022-2-8 19:23
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没看出来是反讽吗?  详情 回复 发表于 2022-2-11 14:29
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药生
发表于 2022-2-11 14:29:35 | 显示全部楼层
glm1024 发表于 2022-2-11 14:10
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