请输入计算所需参数：
α (检验水准 [1])
请选择
单侧/双侧 [2]
请选择
检验效能 [3](1-β)
请选择
差值(d)[4]
标准差1(std1)[5]
标准差2(std2)[6]
相关系数(r)[7]
可免费试用剩余天数：3天
返回
提交
购买套餐
立即购买
提示
您可激活免费试用3天
或开通套餐，立即解锁无限次使用权限
免费试用
开通套餐
提示
您的免费试用期已结束
开通套餐，立即解锁无限次使用权限
开通套餐
应用条件
本程序常用于配对设计、总体方差未知时的差异性检验所需的样本含量估计。
注:
[1]
校验水准(α)：
是在假设检验中预先规定的允许犯Ⅰ类错误概率的最大值，用α来表示。假设检验时，研究者可以根据不同研究目的规定α值大小，如规定α=0.05，当H0实际成立而拒绝H0时，则理论上100次检验中平均有5次发生这样的错误。
[2]
单侧/双侧：
①双侧检验
主要目的是检验样本统计量与规定的标准值是否相等(而不考虑是大于还是小于)，这样就把风险分摊到左右两侧。如α=0.05，则概率曲线的左右两侧各占2.5%，也就是95%的可信区间。
②单侧检验
主要目的是为了验证样本统计量是大于还是小于规定的目标值，也就是说只注重验证单一方向。如α=0.05，概率曲线只需要关注某一侧占5%即可，即90%的可信区间。
[3]
检验效能(1-β)：
又称把握度，一般取80%或90%，相当于犯Ⅱ类错误的概率β小于20%或10%。
[4]
差值(d)：
非自身配对时两组受试对象的预期差值或自身配对时干预前后的差值。
[5]
标准差1(std1)：
非自身配对时第一种处理的标准差或自身配对时干预前的结果的标准差。
[6]
标准差2(std2)：
非自身配对时第二种处理的标准差或自身配对时干预后的结果的标准差。
[7]
相关系数(r)：
指两配对数据间的相关性大小。
参考文献
1.Machin D, Campbell M J, Tan S B, et al. Sample size tables for clinical studies[M]. John Wiley & Sons, 2011.
2.Jackson D A. Biostatistical Analysis[J]. 1998.: 397-399.
3.O’Brien R G, Muller K E. Unified power analysis for t-tests through multivariate hypotheses[J]. Applied analysis of variance in behavioral science, 1993: 297-344.
