样本量与统计功效分析

• 唯一标识：kdense-statistical-power
• 显示名称：样本量与统计功效分析
• 能力摘要：围绕最小有意义效应、显著性水平、样本量和功效开展事前计算或蒙特卡洛模拟，支持 t 检验、方差分析、比例、相关、回归、集群、混合模型、生存分析与多重比较调整。

案例素材

1. 研究者申请随机对照试验经费。根据临床上有意义的血压差而非乐观的试点效应，计算两组所需样本量、10% 脱落补偿和不同效应值下的功效曲线。
2. 学校干预按班级随机。用模拟而非套用个体 t 检验公式，纳入班级内相关和不等规模，得出需要的学校/班级数量并在预注册中说明假设。
3. 已完成的小样本研究想做“事后功效”。改为给定现有 n 计算最小可检测效应和置信区间，避免把观察到的 p 值换算成没有新增信息的 post-hoc power。