样本容量是什么 抽取的60名学生是样本容量吗

今天，我们将详细探讨如何利用效应大小法来计算单样本定量资料的样本量。接下来，我们通过一个具体的实例来展开说明。

一、案例背景

在比较新型降糖与既往标准治疗降糖效果时，我们想要检测出大、中、小三种不同效果的样本量是多少。

这里的血糖值属于定量资料，并且它符合正态分布。我们的样本是随机抽取的，这满足了单样本t检验的条件。

主要涉及到的参数包括：

（一）效应大小

效应大小d定义为（μ1-μ0)/σ，其中μ1和μ0代表两组的平均值，σ代表标准差。在本研究中，小、中、大效应分别对应数值0.7、0.8、0.9。

（二）检验水准α

检验水准α被设定为0.05，表示我们接受虚无假设的概率。

（三）把握度

把握度1-β设定为0.9，反映了我们对研究结果有90%的信心。

（四）脱落率

考虑到实际情况，我们预计有10%的样本可能会脱落或失去联系。

二、软件操作步骤

我们打开PASS软件来执行相关计算。

（一）选择方法

在软件界面中，依次选择“Means-Tests for One Mean using Effect Size”选项。

（二）参数设置

在“Design”模块中，设定以下参数：

1. “Solve For”选择“Sample Size”，明确我们的目标是计算样本量。

2. “Alternative Hypothesis”选择“Two-Sided”，表示我们进行双侧检验。

3. “Power and Alpha”中，设定把握度Power为0.9，检验水准α为0.05。

4. “Effective Size”处输入效应大小d的三个值：0.7、0.8、0.9。

（三）脱落率设置

在“Reports”模块中，选择“Show Dropout-Inflated Sample Size Report”，并设置“Dropout Rate”为10%。

三、研究结果

计算得出，在不考虑脱落率的情况下，检测小、中、大效应所需的样本量分别为24、19、16。

而考虑到10%的脱落率后，检测小、中、大效应所需的样本量则分别为27、22、18。

四、结论总结