minitab_stat_sample_size

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1、统计统计((Stat)Stat)菜单菜单Stat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)使用Minitab的功效和样本数量功能在设计和运行试验之前（预期）或执行试验之后（回顾）评估功效和样本数量。°·预期研究在收集数据之前使用以考虑设计敏感度。您要确保功效足够大，以检测出您确定为重要的差值（效应）。例如，您可以通过增大样本数量或采取措施降低错误方差来提高设计敏感度。°·回顾研究在收集数据之后使用以帮助了解已执

2、行的检验的功效。例如，假设您进行一项试验，但数据分析并未显示任何在统计意义上显著的结果。然后可以根据所希望检测到的最小差异（效应）计算功效。如果检测此差值的功效较低，则您可能要修改试验设计以提高功效并继续评估相同问题。但是，如果功效值较高，则您可能要断定不存在有意义的差值（效应），并停止试验。什么是功效？功效是当确实存在显著差值（效应）时能够将其认定的可能性。假设检验有四种可能的结果。结果取决于原假设(H0)为真还是假，以及您决定“否定”还是“不能否定”H0。检验的功效就是当H0为假时正确地将其否定的概率。MaxtorCo

3、nfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>PowerandSampleSize>1-SampleZ(单样本Z)用于用于计算单样本Z检验的样本数、功效值和最小差异。希望结果与目标的差值为0.1输入功效(1－β)为0.8和0.9解释结果：在功效为0.8时需要785个样输入标准偏差本来检验0.1的差异。在功效为0.9时需要1051个样本来检验0.1的差异。MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>Poweran

4、dSampleSize>1-Samplet(单样本t)用于用于计算单样本t检验的样本数、功效值和最小差异。希望结果与目标的差值为0.1输入功效(1－β)为0.8和0.9解释结果：在功效为0.8时需要785个样本来检验0.1的差异。输入标准偏差在功效为0.9时需要1051个样本来检验0.1的差异。MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>PowerandSampleSize>2-Samplet(双样本t)输入你要检测的总体平均值之间的差异值输入功效(1－β)

5、为0.8和0.9解释结果：如果假设方差相等，则输入在功效为0.8时需要64个样本来合并标准偏差检验两样本平均值为2的差异。在功效为0.9时需要86个样本来检验两样本平均值为2的差异MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>PowerandSampleSize>1Proportion(单比率)用于用于计算单比率检验的样本数、功效值和最小差异。输入备择的比率值0.8输入功效(1－β)为0.8和0.9解释结果：在功效为0.8时需要2969个样本来输入期望的比率值

6、0.82检验一个样本的比率为0.8与期望比率0.82的差异。在功效为0.9时需要4005个样本来检验一个样本的比率为0.8与期望比率0.82的差异。MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>PowerandSampleSize>2Proportion(双比率)用于用于计算双比率检验的样本数、功效值和最小差异。输入改善后的比率值0.93输入功效(1－β)为0.8和0.9解释结果：输入改善前的比率值0.93在功效为0.8时需要2213个样本来检验改善后的比率为

7、0.95与改善前的比率0.93之间是否有差异。在功效为0.9时需要2962个样本来检验改善后的比率为0.95与改善前的比率0.93之间是否有差异。MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>PowerandSampleSize>One-wayANOVA(单因子方差分析)用于用于计算总体平均值相等性检验的样本数、功效值和水平间的最小可检测差异。输入水平数需检验的差异值为4输入功效(1－β)为0.8和0.9解释结果：在功效为0.8时每个水平用5个样本来检验单因子

8、4水平间为平均之输入数据的总体的标准差间差值为4的差异。在功效为0.9时每个水平用6个样本来检验单因子4水平间为平均之间差值为4的差异。MaxtorConfidentialStat>PowerandSampleSize(功效和样本数量)Stat>PowerandSampleSize>Twolevelfa