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2020年公卫执业医师《卫生统计学》复习知识点(3)

日期: 2020-05-22 10:48:33 作者: 张英俊

样本含量估计的意义

样本含量估计充分反映了科研设计中“重复”的基本原则,过小过大都有其弊端。

样本含量过小,所得指标不稳定,用以推断总体的精确度(包括精密度和准确度)差;检验效能1-低,使应有的差别不能显示出来,难以获得正确的研究结果,结论也缺乏充分的依据。有人调查了我国1985和1986两年中15种“中华”级杂志中的“阴性”结果(P>0.05),在两本均数比较的615个“阴性”检验中,有311个“阴性”检验被怀疑样本含量过小(1<0.80,设=1),占50.57%;而在两样本率比较的450个“阴性”检验中,有365个“阴性”检验被怀疑为样本含量过小医学教|育网搜集整理(1<0.80,设2=0.51)。

当然,样本含量过大,会增加实际工作的困难,浪费人力,物力和时间。由于过分追求数量,可能会引入更多的混杂因素,从而影响数据的质量。从抽样误差的计算公式中可知:抽样误差的大小与样本含量的平方根成反比,但并非样本愈大愈有代表性。当样本含量增大到一定程度后,再继续增大样本含量,只会事倍功半,得不偿失。虽然样本含量愈大,参数的估计愈精确,但实际工作中常常由于各方面条件的限制,总希望样本含量不要太多。因而必须正确合理地估计样本含量,用最少的经费达到要求的精度。


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