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　　樣本含量估計的意義

　　樣本含量估計充分反映了科研設計中“重復”的基本原則，過小過大都有其弊端。

　　樣本含量過小，所得指標不穩定，用以推斷總體的精確度(包括精密度和準確度)差;檢驗效能1-低，使應有的差別不能顯示出來，難以獲得正確的研究結果，結論也缺乏充分的依據。有人調查了我國1985和1986兩年中15種“中華”級雜志中的“陰性”結果(P>0.05)，在兩本均數比較的615個“陰性”檢驗中，有311個“陰性”檢驗被懷疑樣本含量過小(1<0.80，設=1)，占50.57%;而在兩樣本率比較的450個“陰性”檢驗中，有365個“陰性”檢驗被懷疑為樣本含量過小醫學教|育網搜集整理(1<0.80，設2=0.51)。

　　當然，樣本含量過大，會增加實際工作的困難，浪費人力，物力和時間。由于過分追求數量，可能會引入更多的混雜因素，從而影響數據的質量。從抽樣誤差的計算公式中可知：抽樣誤差的大小與樣本含量的平方根成反比，但并非樣本愈大愈有代表性。當樣本含量增大到一定程度后，再繼續增大樣本含量，只會事倍功半，得不償失。雖然樣本含量愈大，參數的估計愈精確，但實際工作中常常由于各方面條件的限制，總希望樣本含量不要太多。因而必須正確合理地估計樣本含量，用最少的經費達到要求的精度。

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