SPSS独立样本T检验如何进行样本量计算？（送样本量估计软件及教程！）
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两组均数差（独立样本T检验）
样本量计算视频教程
文末送样本量估计软件及教程
关键词：样本量计算
深受大家喜爱的“样本量计算”系列视频来了！本期我们来一起学习两组均数差（独立样本T检验）的样本量计算！
再次强调，样本量计算是为了解决以下两个问题：
①我的研究需要多大样本量？
②我的研究样本量已经有了，那么我的样本量够不够？
请观看下方视频教程
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样本量计算基础知识
（第1部分样本量基础知识是和上期一样的，这次也加上该部分是为了让大家加深理解）在进行样本量计算之前，我们必须要知道“检验水平”和“检验能效”这两个基本概念。
α: 检验水平。即犯错误的可能性。常规来说，α=0.05。为了让大家更清晰理解“检验水平α”，给出如下例子。
例：已知A组和B组的样本量分别为N1和N2，基于这个样本量进行统计分析比较A组和B组在不良反应率的差异，得出错误结论的可能性为α。
1-β：检验能效power。即结论正确的可能性。常规来说，β=0.1，1-β=0.9。为了让大家更清晰理解“检验能效1-β”，给出如下例子。
例：已知A组和B组的样本量分别为N1和N2，基于这个样本量进行统计分析比较A组和B组在不良反应率的差异，得出正确结论的可能性为1-β。
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独立样本T检验样本量计算
【案例】
研究人员希望比较两种类型的局部麻醉（A麻醉/B麻醉）是否存在时间差异。受试者被随机平均分配A组（采用A麻醉）和B组（采用B麻醉）。根据预实验，A麻醉减轻疼痛的平均时间为9分钟，B麻醉减轻疼痛的平均时间为11分钟，且这两种局部麻醉的麻醉时间标准差基本一致，在1至5分钟之间。我们希望在检验水平α为0.05，且检验能效为90%的条件下，每组需要多大的样本量可以探寻到两组麻醉时间的差异状况？如果条件限制，每组最多只能纳入30人，样本量够吗？
【分析及PASS 15.0运算操作】
①每组需要多少样本量？
检验水平α=0.05（双侧检验），检验效能0.9。
PASS 15.0的操作如下：
Step1:选择“Means”板块下的“Two Independent Means”:
Step2:设置参数（视频中有详细讲解）：
设置好参数之后，点击左上角的“Calculate”，得出如下运算结果：
从以上结果可以清晰看到:
☆ 标准差为1时，两组分别需要7人可以实现92.907%的能效拒绝两组均数相等的零假设。
☆ 标准差为2时，两组分别需要23人可以实现91.25%的能效拒绝两组均数相等的零假设。
☆ 标准差为3时，两组分别需要49人可以实现90.434%的能效拒绝两组均数相等的零假设。
☆ 标准差为4时，两组分别需要86人可以实现90.323%的能效拒绝两组均数相等的零假设。
☆ 标准差为5时，两组分别需要133人可以实现90.148%的能效拒绝两组均数相等的零假设。
②如果客观条件有限，每组只能纳入30人，样本量够吗？
以上的问题可以换一个更容易理解的做法，即每组只有300人，那么用这个样本量计算的结论的准确率有多高？准确率就是检验能效(1-β)。
PASS 15.0的操作如下：
Step1:选择“Means”板块下的“Two Independent Means”:
Step2:设置参数（视频中有详细讲解）
设置好参数之后，点击左上角的“Calculate”，得出如下运算结果：
从以上结果可以清晰看到：
☆ 标准差为1时，每组30人的样本量可以实现100%能效拒绝两组均数差相等的零假设。
☆ 标准差为2时，每组30人的样本量可以实现96.771%能效拒绝两组均数差相等的零假设。
☆ 标准差为3时，每组30人的样本量可以实现71.873%能效拒绝两组均数差相等的零假设。
☆ 标准差为4时，每组30人的样本量可以实现47.79%能效拒绝两组均数差相等的零假设。
☆ 标准差为5时，每组30人的样本量可以实现33.152%能效拒绝两组均数差相等的零假设。
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