计算功效和样本量
我经常被问到样本量计算公式疗效的问题
做假设测试需要多少样本，我的实验需要多少样本才有意义？这类问题可以通过功效和样本量计算来解决。
所有的测试都不可能完美，总有这样的可能性，即当原始假设(H0)实际上，您将根据检验结果否认原假设（I类型错误)，或者当原假设实际上是假的时候，你不能根据测试结果否认H0（II类型错误)。这是因为你必须使用随机样本来估计整体平均值，而这些随机样本是随机抽取的。
第II类错误(被坑)的概率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。
假设样本数量、差值、数据变异值、数据变异和显著程度的影响。
镇静剂中活性成分的目标含量为365mg/ml，使用前应检测每批镇静剂，以发现明显偏离目标。
数据收集：样本量计算公式疗效
从6个不同批次中随机抽取6个样品，测量有效成分的含量。
描述性统计分析注：样本量计算公式疗效
从描述性统计中不能直接偏离目标含量365mg/ml即使样本的平均值确实不是365mg/ml.
单样本t检验单样本t检验结果显示P＞0.05，所以不要拒绝原假设，换句话说，没有足够的证据拒绝有效成分的平均含量365mg/ml。
效果和样本量的计算是在没有发现统计差异的情况下，有必要报告您的测试效果。因为如果你的效果很低，很可能是样本量不足导致无法检测到显著差异的结果。
在这里，我不得不对上面的对话框做一些解释(亲爱的客户朋友经常对此有疑问)。
差值是您在检测总参数的假设值和实际值时想要的最小差值。如果你不明白，没关系。让我们举个例子。我在上面的对话框中输入的差值是-2.5和2.5，为什么呢？因为在这里，我认为如果有效成分的含量偏离了目标值2.5mg/ml当然，我认为有明显的偏差，这里的偏差可以太大（2.5），也可以偏小（-2.5）。
在功效和样本数量分析中使用的标准差取决于您是否收集了数据。
1)未收集数据：请使用总体标准差的估计值。您的估计值应基于相关研究、设计规范、实验研究、学科知识或类似信息。
2)如果您已经收集和分析了数据，请使用下表中提供的分析结果。
Minitab结果如下：
结果表明，当样本量只有6个时，此时的检验效果只有0.54，或者犯第二类错误的概率高达0.46。效果太低，目前没有明显差异的结论很可能是样本量不足造成的。
如果我认为这种分析的效果不低于0.9，那此时我应该抽取多少样本量呢？
Minitab结果表明，效果不低于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。
再次单样本t现在再抽6个样本，共12个样本，再做一次假设检查。
当样本量增加到12时，我们发现，P＜0.05，因此，拒绝原假设，得出明显偏离目标值的结论。
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。
如果检查效果低，你可能无法检测到效果，并错误地得出结论，没有任何效果。此外，还应注意的是，如果检查效果过高，效果很小或不需要注意的效果可能效果。
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