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进行功效分析以确定样本量

功率分析是实验设计过程中的关键步骤。它确保研究有足够的参与者来检测有意义的效果。如果没有足够的样本量，即使确实存在实际效果，研究也可能会浪费资源或无法提供明确的结论。本文将探讨功耗分析的关键组成部分以及如何完成该过程。?

什么是统计功效？

统计功效定义为一项研究在原假设实际上是错误的情况下正确拒绝原假设的概率。换句话说，它是检测到真实效果的可能性。常见的功率阈值是80%或90%。该百分比是100%减去允许的II类误差，该误差发生在原假设未被拒绝时，即使它是错误的。因此，当功率为80%时，出现II类错误的可能性为20%。?

确保达到该阈值统计功效可确保研究能够检测到真实效果。如果未达到功效，研究就有产生不确定或不可靠结果的风险。或者，如果发生第二类错误，可能会遗漏发现或忽视无效的干预措施。?

功率分析的关键组成部分

功效分析有五个关键组成部分，它们相互作用以确保研究有足够的参与者。?

效应大小：这是研究想要检测的关系或差异的大小。常见的例子包括表示平均值之间差异的Cohensd、比较二元结果的优势比或比较两个变量之间关系的相关系数。

显着性水平：这是I类错误或拒绝真实原假设的概率。最常用的阈值是0.05，但在高风险研究（例如某些医学研究）中可以应用更严格的水平

功效水平：功效是II类错误或未能拒绝错误原假设的概率的补充。最常见的功率级别是80%，这意味着发生II类错误的可能性为20%。

样本量：研究参与者的数量直接影响权力。较大的样本量具有较低的变异性，因此功效较高，因为检测到真实效果的机会更大。

数据变异性：变异性反映了数据的传播情况。如果数据更加分散，则需要更大的样本量才能达到足够的功效。

进行功率分析的步骤

首先，重要的是要有一个明确的假设并知道将对数据应用什么统计检验。每个统计测试都有自己的功效公式，因此如果没有这些知识，就无法计算功效。例如，确定连续变量在治疗前后是否不同可以使用t检验，而查看两个分类变量是否相关可以使用卡方检验。?

接下来，您需要估计效应大小。这可以从先前的研究、试点数据或文献中已有的基准获得。有时，这可能是最困难的一步，特别是如果您正在新领域进行研究并且现有研究有限。?

然后，您需要选择您的重要性和权力级别。最常见的选项分别是0.05和0.80。但是，您可以在适当的情况下使用不同的值。较低的显着性水平和较高的功效水平将需要更大的样本量。?

最后，获得所有这些值后，您可以计算必要的样本量。许多统计检验都有自己建立的分析公式来计算样本量。还有一些软件工具可用，例如G*Power或R中的软件包，专门设计用于在输入所需参数时计算功率。?

功率分析的常用工具

有许多工具可用于进行功耗分析，从基础到高级。一些常见的工具包括：?

G*Power是一款免费的用户友好工具，可对各种测试进行功率分析。

R软件包（例如SAS中的powerAnalysis或PROCPOWER）为那些熟悉编程的人提供了更灵活的选择。

在线计算器也具有高度简化的界面。这些最适合初学者进行非常简单的功率分析。

挑战和技巧

确定足够样本量的功率分析是一个非常广泛的领域，具有许多专业应用和知识。进行这些计算时可能会出现很多挑战。一个常见的问题是尝试在没有先验数据的情况下估计效应大小。在这些情况下，建议进行试点研究并收集初步数据，以估计效果大小。如果这是不可能的，您还可以执行敏感性分析并确定针对一系列可能的效应大小的样本大小。然后，将结果范围与给定拟议研究的时间表和预算的可行结果进行比较。?

另一个常见的挑战是计算辍学率。这在纵向研究中尤其重要，但招募比功效分析计算显示的需要更多的参与者也很重要。这样，如果参与者离开研究，没有完全完成数据收集过程，或者有无法使用的数据，剩余的参与者仍然可以得到权力。一般来说，建议招募比严格需要的参与者多10-15%的参与者，以满足电力需求。?

根据您研究的复杂程度，功效分析可能会变得非常复杂。多级、集群或重复测量数据需要更先进的功率分析技术，而这些技术通常无法使用基本公式甚至标准软件来完成。在这些情况下，生物统计学家可能需要运行基于模拟的方法来计算理想的样本量。?

概括

功效分析是设计严谨的统计研究的重要组成部分。通过考虑效应大小、显着性水平、功效、样本量和数据变异性，研究人员可以计算获得可靠结果所需的参与者数量。在此过程中仔细关注细节将增加精心设计研究的机会，并最大限度地减少资源浪费的风险。?