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样本例数的统计学要求2023REPORTING

引言样本例数的确定方法样本例数的影响因素样本例数的计算与调整样本例数的评估与检验总结与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

0102目的和背景强调正确确定样本例数对于研究结论的重要性和影响阐述样本例数在统计学中的意义和作用

123样本例数的大小直接关系到统计推断的准确性，过小的样本例数可能导致结论的偏误。影响统计推断的准确性在某些情况下，样本例数的多少可能直接决定研究的可行性，例如罕见疾病的调查需要较大的样本例数。决定研究的可行性样本例数的多少会影响研究的成本和时间，需要在保证研究质量的前提下合理确定样本例数。影响研究的成本和时间样本例数在统计学中的重要性

PART02样本例数的确定方法2023REPORTING

03在某些情况下，当总体分布较为均匀时，可采用系统抽样等方法，通过设定固定的抽样间隔来确定样本例数。01当总体较小时，样本例数应接近总体大小，以便更准确地反映总体特征。02对于非常大的总体，可采用分层抽样等方法，根据各层在总体中的比例确定各层的样本例数。基于总体大小确定样本例数

123置信水平反映了我们对样本统计量估计总体参数的信心程度，通常选择95%或99%的置信水平。置信区间宽度与样本例数成反比，因此可以通过设定可接受的置信区间宽度来推算所需的样本例数。在实际应用中，可根据研究目的、资源限制等因素综合考虑置信水平和置信区间宽度的选择。基于置信水平和置信区间确定样本例数

在某些领域或研究中，可能存在一些经验法则或惯例来确定样本例数，如“30法则”认为至少需要30个样本才能进行有效的统计分析。经验法则通常具有一定的局限性，仅适用于特定情境或数据类型，因此在使用时需谨慎评估其适用性。在缺乏具体指导原则的情况下，可参考类似研究或领域的经验法则来确定样本例数，同时结合实际情况进行调整。基于经验法则确定样本例数

PART03样本例数的影响因素2023REPORTING

当总体分布接近正态分布时，所需的样本例数相对较少；而当总体分布偏态或极端值时，需要更多的样本例数来准确估计总体参数。总体方差越大，说明数据波动越大，为了更准确地估计总体参数，需要增加样本例数。总体分布形态对样本例数的影响总体方差总体分布形态

置信水平越高，所需的样本例数越多。因为高置信水平意味着估计的可靠性更高，需要更多的样本来保证估计的准确性。置信水平置信区间宽度越窄，所需的样本例数越多。因为窄的置信区间意味着对总体参数的估计更精确，需要更多的样本来缩小置信区间。置信区间宽度抽样误差对样本例数的影响

样本代表性对样本例数的影响抽样方法不同的抽样方法会影响样本的代表性。例如，简单随机抽样比分层抽样或整群抽样更容易获得代表性样本，因此可能需要的样本例数较少。样本量分配在分层抽样或整群抽样中，不同层或群之间的样本量分配也会影响样本的代表性。如果某层或群的样本量过少，可能导致该层或群的代表性不足，从而需要增加样本例数。

PART04样本例数的计算与调整2023REPORTING

根据研究目的和可靠性要求，选择合适的置信水平，如95%或99%。确定置信水平确定置信区间宽度估计总体标准差利用公式计算样本例数根据研究精度要求，确定合适的置信区间宽度。根据以往研究或经验，估计研究总体的标准差。根据置信水平、置信区间宽度和总体标准差，利用相应的公式计算初始样本例数。初始样本例数的计算

考虑失访率根据研究人群的特点和以往经验，估计失访率，对初始样本例数进行相应调整。考虑分组需要如果研究涉及分组比较，需要根据组数对样本例数进行相应调整。考虑多重比较如果研究涉及多重比较，需要根据比较次数对样本例数进行相应调整。根据实际情况调整样本例数

计算各层所需样本例数根据各层的抽样比例和总体样本例数，计算各层所需样本例数。考虑层间均衡性在分配各层样本例数时，应确保各层之间具有一定的均衡性，避免出现某一层样本例数过多或过少的情况。确定层内抽样比例根据各层在总体中的重要性或代表性，确定各层的抽样比例。考虑分层抽样时的样本例数计算

PART05样本例数的评估与检验2023REPORTING

样本量大小根据研究目的和总体大小，评估现有样本量是否足够大以代表总体。抽样误差分析样本数据的抽样误差，判断样本量是否足以降低误差至可接受水平。效应量考虑研究的效应量大小，评估样本量是否足以检测到有意义的效应。评估样本例数的充足性030201

假设检验通过假设检验方法，如t检验、F检验等，检验样本数据是否符合研究假设，以判断样本量是否合理。置信区间计算样本数据的置信区间，判断区间宽度是否在可接受范围内，以评估样本量的合理性。统计功效分析研究的统计功效，即当存在真实效应时，样本量是否足以使研究得出显著结论。检验样本例数的合理性