SPSS 样本量计算依据怎么写：论文方法部分模板与示例

样本量计算依据怎么写，要写清检验方法与组数、α 与功效、效应量及其来源。在本站，用演示数据（模拟生成）可以这样写：3 组、总样本量 120、α=0.05 时，报告给出 80% 与 90% 功效下的最小可检出效应量。需要先说明：「单因素方差(ANOVA)功效」只反映现有数据，没有输入目标效应量的控件，所以它写出来的是敏感性依据，下面说清它能写什么、不能写什么。

样本量计算依据的标准格式

方法说明见单因素方差(ANOVA)功效。以下结果来自本站演示数据（模拟生成，不代表真实研究结论）：3 组，每组 40 例，共 120 例。

参数	取值	说明
检验方法	单因素方差分析	omnibus F 为单尾检验，α 全部在右尾
组数与总样本量	3 组，N=120	每组 40 例，组容量均衡度 1.000
显著性水平 α	0.050	控件里可填的只有这一个参数
80% 功效的最小可检出效应量	Cohen's f=0.2870	当前 N 与 α 下
90% 功效的最小可检出效应量	Cohen's f=0.3289	当前 N 与 α 下

表注写明：计算引擎为非中心 F 分布（scipy.stats.ncf）。效应量用 Cohen's f，惯例 0.10 小、0.25 中、0.40 大。

右侧控件区只有“显著性水平 α”一项，目标效应量填不了：

功效分析出结果后：分析和查看结果不用登录；开通会员后可导出 Word / PDF 报告、使用 AI 解读。保存历史、我的数据与 LaTeX 源码导出需要登录。

每个数字从哪来

• 最小可检出效应量 MDES：出自第四张卡的敏感性分析，在 N=120、k=3、α=0.05 固定下，对效应量二分求解。它只描述这个设计的检出下限，不论证样本量够不够用。
• 前提：第一张卡给出组内正态与方差齐性，三组 Shapiro-Wilk 的 p 分别为 0.892、0.991、0.798，Levene 检验 p=0.151，均未拒绝，外推按各组人数相等进行。
• 观测效应量：η² 为 0.2042，换算成 Cohen's f 为 0.5066。它来自本次数据，下面的曲线和「所需样本量」都是用它算的。

第三张卡的功效曲线横轴是总样本量，纵轴是功效，橙色虚线是 80% 目标功效。这条曲线按本次观测效应量绘制，只用来看功效随 N 变化的形状：低样本量区陡、高样本量区趋于平坦，别当事前依据。

事前论证怎么办：模块只反映现有数据

报告里 80% 功效需要 41 例、90% 需要 53 例，是用本次观测到的 f 反推的，事后功效 0.9992 也与 p 值一一对应，二者都只描述本次数据，别拿来当样本量依据。下表把报告里的数分成能引、不能引两类。

事前论证要用文献或预试验的效应量，本产品没有输入入口，可以这样做，对照关系见下图：

1. 把「单因素方差(ANOVA)功效」当敏感性分析用：样本量固定时，写明当前设计能检出的最小效应量。
2. 把文献效应量换算成 Cohen's f，与 MDES 对照；文献值小于 MDES，说明当前样本量（80% 功效下）不足以稳定检出。例如文献给出中等效应 f=0.25，低于本例 80% 功效的 MDES，当前 N=120 检不稳；文献若是大效应 f=0.40，则高于 90% 功效的 MDES，当前样本足以检出。
3. 写明各组人数，总样本量按 3 的整数倍向上取整。

写样本量计算依据的常见错误

• 只写样本量，不写依据：写明 α、功效与效应量来源；本例的来源是 MDES，而不是预期效应量。
• 把 41 例当成够用的下限：它是用本次观测到的效应量反推的，与本次结果绑定，换一批数据就会变。
• 用事后功效论证：事后功效随 p 值单调变化，没有额外信息。
• 忘了说明分配：三组均分与不均分结果不同，要写明各组人数；本例每组 40 例，均衡度 1.000，与均分外推一致。
• 依据补写在数据收集之后：审稿人可能追问。本例就属于这一类，样本量已固定为 120，所以只能报告 MDES，不能写成事前估算。

论文里样本量计算依据怎么写

样本量已先于本分析确定（三组各 40 例，共 120 例），以下为敏感性分析。单因素方差分析的 omnibus F 为单尾检验，α=0.05 全部置于 F 分布右尾；该样本量以 80% 功效可检出的最小效应量为 Cohen's f=0.2870，以 90% 功效为 0.3289（非中心 F 分布）。文献报告的效应量换算为 Cohen's f 后为……（请填写文献与数值）。

最后一句要换成你自己的文献依据，其余写法照用。

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