确定要使用功效和样本数量分析收集的数据量

可以使用 Minitab 来确定许多基本假设检验（包括用来评估总体均值、比率、率和其他参数的检验）所需的样本数量。选择统计 > 功效和样本数量和要执行的分析。

要计算应当为检验收集的数据量或者检验的功效函数，您需要知道：

标准差: 两个总体均值之间差值的总体均值检验的功效函数假定您知道总体标准差。由于您通常不知道总体标准差的值，因此使用历史估计值或样本的标准差。例如，您想要知道麦片盒的平均填充重量是否在目标（20 盎司）的 0.5 盎司范围内。在以前，此机器的填充重量的标准差为 0.9 盎司，因此您使用此值作为总体标准差。
相关差值的大小: 此值是实际总体参数与假设值之间对于您的具体情形有实际意义的最小差值。这通常是您希望假设检验检测到的差值。例如，质量专家可能认为在一台机器上制造的木钉的平均宽度与目标宽度之间的相关差值为 0.05 厘米。任何小于 0.05 厘米的差值对于木钉的使用不会产生任何有意义的效应。此差值又称为总体效应或者效应。

要确定所需的样本数量，您需要知道检验的标准差、差值大小和目标功效。如果您的资源有限，只有一定数量的单位可用于分析，则可以计算检验可以检测到的差值大小，或确定与您希望检验检测到的某实际差值相关联的功效。

通常，您会根据可用时间和资源来权衡功效和样本数量要求。最佳功效或样本数量取决于改进功效的递增值是否因其他样本单位的获取成本而偏移。