样本量估计方法不包括（样本量估计不能采用经验法）



1、样本量估计方法不包括

不能用于样本量估计的方法

样本量估计对于调查设计至关重要，它可以帮助研究人员确定需要招募多少受访者才能获得代表性样本并实现研究目标。并非所有研究方法都适用于样本量估计。以下列出了一些不包括在样本量估计方法中的常见方法：

1. 定性研究方法

定性研究方法，例如焦点小组和访谈，专注于收集深入的见解和理解，而不是获取代表性的数据。因此，它们不适合用于样本量估计。

2. 观察性研究方法

观察性研究方法，例如自然实验和队列研究，通常不包括样本量估计，因为研究人员无法控制参与人数。

3. 回顾性研究方法

回顾性研究方法，例如病例对照研究和纵向研究，也不适合用于样本量估计。这是因为它们依赖于现有数据，无法控制样本大小。

4. 实验性方法（特殊情况）

在某些情况下，实验性方法可能不适用于样本量估计。例如，当研究涉及复杂或侵入性操作时，研究人员可能需要提前确定样本量以确保研究的伦理性。

5. 非概率抽样方法

非概率抽样方法，例如方便抽样和配额抽样，不适用于样本量估计，因为它们不保证样本的代表性。

样本量估计是调查设计的重要方面，但某些研究方法不适用于此目的。定性研究方法、观察性研究方法、回顾性研究方法、非概率抽样方法以及某些特殊情况的实验性方法都应排除在外。研究人员应根据研究目标和数据收集方法选择适当的样本量估计方法。

2、样本量估计不能采用经验法

样本量估计：不能依赖经验法则

1. 经验法则的局限性

经验法则，如“至少使用 30 个样本”或“样本量应大约为总体量的 5%”，经常用于估计样本量。这些法则过于简化，不能充分考虑影响样本量估计的各种因素。

2. 因素影响样本量

确定适当样本量时需要考虑以下因素：

可接受的误差幅度

总体标准差

置信水平

研究设计

3. 确定适当样本量的方法

使用统计公式而不是经验法则来计算适当的样本量至关重要。以下是一些常用的方法：

置信区间法：确定希望在一定置信水平下落在一定误差幅度内的置信区间大小。

假设检验法：计算出区分两种假设所需的最小样本量，通常使用统计假设检验。

功效分析：确定检测研究中预期的效果所需的最小型样本量。

4. 经验法则的潜在问题

依赖经验法则可能会导致：

样本量过小，导致统计结果不可靠。

样本量过大，浪费时间和资源。

5.

样本量估计是统计研究的重要组成部分。不能依赖经验法则，而应使用基于研究具体情况的统计公式来确定适当的样本量。通过考虑影响因素并使用合适的计算方法，研究人员可以确保他们的研究成果具有统计意义和可靠性。

3、估计样本量时需要哪些参数

估计样本量时需要哪些参数

为了有效地确定研究所需的样本量，需要考虑一系列参数，包括：

1. 统计显著性水平（α）

统计显著性水平是指研究人员愿意接受结果为假阳性的最大概率。通常，α 值设置为 0.05 或 0.1，这意味着研究人员允许 5% 或 10% 的可能性拒绝真实为零的假设。

2. 效应量大小（ES）

效应量大小表示研究希望检测到的效果。它可以表示为均值差、相关系数或其他统计量。效应量大小越大，所需的样本量越小。

3. 采样方案

采样方案是指选择样本的程序。不同采样方案（例如简单随机抽样、分层抽样）需要不同数量的样本。

4. 总体方差（σ^2）

总体方差测量总体中数据的变异程度。如果总体方差未知，则可以使用样本方差作为估计值。

5. 置信水平（1 - β）

置信水平表示研究人员愿意接受结果为假阴性的最小概率。通常，（1 - β）值设置为 0.95 或 0.99，这意味着研究人员要求 95% 或 99% 的可能性接受真实存在的假设。

6. 抽样误差（ME）

抽样误差是样本均值与总体均值之间的最大允许差异。它通常表示为总体均值的百分比。抽样误差越小，所需的样本量越大。

通过考虑这些参数，研究人员可以计算出样本量以确保研究的统计能力和精度。