样本量的计算公式是n=z²σ²/d²。其中,Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5。应用于统计学、数学、物理学等学科。样本量大小是选择检验统计量的一个要素。
样本量计算举例:
样本量估算可以通过统计学公式,也可以通过专用软件进行,但首先仍需要确定研究背景、研究假设、主要评价指标和设计模型。
目前常用的样本量估算软件有nQuery Advisor+nTerim、MedCalc、PASS、SAS、Stata、R语言等。
采用统计学公式进行样本量估算的相关要素一般包括临床试验的设计类型、评价指标的期望值、Ⅰ类和Ⅱ类错误率,以及预期的受试者脱落的比例等。
评价指标的期望值根据(基于目标人群样本的)已有临床数据和小样本预试(如有)的结果来估算,应在临床试验方案中明确这些参数的确定依据。
1、置信度就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值,就说置信度为95%(包含总体真值的区间占总区间的95%)。2、E:样本均值的标准差乘以z值,即总的误差。P:目标总体占总体的比例。(比如:一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。
3、样本量从总体中抽取的样本元素的总个数。样本量的计算公式为:
N=Z
2
×(P
×(1-P))/E
2,其中,Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差,一般取0.5
扩展资料:
计算过程:
1、首先明确该统计模型的类型,加入把每个用户的感觉量化为分数的话,例如从0-100之间的某个数字,那么该统计结果即3000个数值应该近似服从于正态分布。
即,当结果受到若干个彼此影响力差不多的因素影响时,所得的大量结果服从正态分布。
2、如果你的调查不是上述那样简单,则基本思路是:先将结果量化为数值,再根据影响结果的因素的特征来分类,看它具体符合哪种分布类型。
3、接着介绍一下置信度:它是样本容量(即你这里的3000)和数值结果波动范围的函数。也就是说,你得到的结果会在某个特定数值附近波动,你希望知道的是波动范围到底有多大。
简单的说,置信度随着所取范围增大而减小,例如假设平均值为50分,那么45-55之间的可能性显然比35-65之间小,而出现在0-100之间的置信度则是100%,因为全部范围就这么大。
4、另外,样本容量一般有利于提高置信度,即人数越多所得结果越可靠,不过在达到一定界限之后对于提高置信度贡献就很小了,所以一般取一定容量就足够了。
参考资料:
搜狗百科-统计学
如下参考:
1.首先选择最后一个标准偏差来显示复制的单元格,如下图所示。
2.点击[start]-[autosum]旁边的三角形,就会出现一个下拉菜单。点击【其他功能】如下图所示。
3.出现[insertfunction]窗口,点击[selectcategory],选择[all],找到standarddeviation[STDEVP]函数,如下图所示。
4.单击ok后,单击箭头所指的位置并选择数据,如下图所示。
5.选择后,点击“ok”,可以看到计算出的标准差,如下图所示。
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