描述

计算两个比例比较所需的样本量。样本数量考虑了所需的显着性水平和测试能力（请参阅样本数量计算：简介）。

必填项

• I类错误-α：产生I类错误的概率（α级，两面），即在事实为真时拒绝零假设的概率。
• II型错误-beta：发生II型错误的概率（β级），即实际上接受错误假设时接受零假设的概率。
• 第一组的比例（％）：第一个样本中的假设比例。
• 第2组的比例（％）：第二个样本中的假设比例（假设与第一个比例的差异具有生物学意义）。
• 第1组/第2组中的样本数量之比：第1组和第2组中的样本数量之比。为两组中的相等样本数量输入1。如果组1中的案例数必须是组2中的案例数的两倍，请输入2。
• 统计分析：选择将用于分析研究数据的统计检验：卡方检验或Fisher精确检验。

例如

在此示例中，您有兴趣检测两个至少为15的比例之间的差异。您希望组1和2中的两个比例分别等于75和60。第1组的病例数是第2组的两倍。您打算使用卡方检验分析研究结果。

对于α级，选择0.05，对于β级，选择0.20（功效为80％）。

单击“计算”后，程序将显示所需的样本量，第一组为224，第二组为112，即总计336个案例。

表格显示了不同类型I和类型II错误级别所需的样本量。