计算样本量需要你的建议请
我需要计算用于评估控制新设备的能力的实验的最少受试者数量。
人群中的平均成功率未知，假设它是完全随机的 50%。
我们声称在实验中，控制该设备的能力至少达到80％。
每个受试者有 15 次尝试，其中有成功或失败的可能，然后计算每个受试者的平均成功次数。
如果 alpha = 0.05 且功效为 0.8，则应执行哪些统计测试以及所需的最少试验次数和受试者数是多少。基本上，这里有两个相互影响的问题：
- 每个受试者需要进行多少次尝试才能计算出他的平均成绩
- 给定 1，实验需要多少个受试者，其中零假设为 H0=0.5 备择假设为 H1=0.8
为了计算每个主题需要多少次试验，我正在考虑一个二项式比较检验，常数为 0.5，备择假设为 0.8。计算平均值后，我会考虑 Z 检验 > 比例：与常数的差异（一个样本案例）
基础数据分析与建模实验设计可靠性分析回复：计算样本量嗨@yaron ：欢迎加入社区！这里有很多东西需要解开。为了清楚起见，我有几个问题/评论/等等。没有特别的顺序。
1. 你到底想展示/证明什么？你说“人群中的平均成功率未知，假设它是完全随机的 50%。我们声称控制该设备的能力至少为 80%。”
一方面你说假设是 50%，另一方面你声称是 80%。当你说你声称控制该设备的能力在人群中是 80% 时，你以什么为基础得出这个 80% 的结论？如果你想表明人群中的成功率 >50%，那么假设是：
H0：p=50%
哈：p>50%
然后，功效就是 Prob（拒绝 H0，假设 Ha 为真）。然后，你为某个 p>50% 的实验提供功效。
如果要证明至少 80% 的人口具有控制该设备的能力，则假设如下：
H0：p=80%
哈：p>80%。
换句话说，Ha 就是你想要证明的。
2. 为什么要对每个受试者取平均值？对于给定受试者，n=15（在您的示例中）次试验并不是独立的，并且可能也存在学习过程；如果每个受试者在尝试更多次后控制设备的能力会提高，那么在某个时候他们会一直正确，因此随着 n 变大，该受试者的平均值也会变大。不好。如果您对人群的成功率感兴趣，则无需取平均值；每个受试者 n=1 就可以了，也不会迫使您走上正常近似的道路。话虽如此，招募这样的试验是否很困难？
