不需要分组比较的样本量怎么算--如何进行样本量计算

一、食品分析采样的基本原则是什么

不只是食品分析，所有的取样都遵循一个原则，就是样品具有代表性！所取的样品应能代表整批物料的性质和质量情况！想提高样本的代表性，那就从影响样本对总体代表性的因素着手：1.样本量：研究的功效很大程度上取决于样本量。
1)样本量太小，结果不稳定，经不起重复，研究的功效太低；
2)样本量越大，样本代表性也越好；
3)但样本量太大，研究条件难控制，研究时间长、经费不足，不能保证数据质量；
4)前期LinkLab介绍的CONSORT规范和STROBE声明均要求报告“如何确定样本量”；
5)需要进行合理的样本量估算，LinkLab明天将为你揭晓如何计算样本量。
因此，临床研究需要进行多中心合作，不仅能增加样本量，还能提高样本代表性，所以，不同单位的临床研究者们开始抱团合作吧！2.随机原则：为使研究的样本能反映出总体的性质和特征，选择研究对象应遵守随机原则。
随机抽样（random sampling）：保证总体内每个单元有同等机会或概率被抽中成为研究对象；
随机分组（random allocation）：保证试验组和对照组的临床特征和影响预后的一些未知因素均衡分布。
样本能否很好的代表总体，实质上就是看抽中的样本在各种特征的分布上和总体是否一致，样本的分布和总体越接近，其代表性也就越好。

二、已知两个样本均值、标准差，不知道样本量，怎么进行比较？

用变异系数比较变异系数=标准差/样本均值变异系数越小，数据越好

三、如何进行样本量计算

原发布者：yh2006231.估计样本量的决定因素1.1资料性质计量资料如果设计均衡，误差控制得好，样本可以小于30例；
计数资料即使误差控制严格，设计均衡，样本需要大一些，需要30-100例。
1.2研究事件的发生率研究事件预期结局出现的结局（疾病或死亡），疾病发生率越高，所需的样本量越小，反之就要越大。
1.3研究因素的有效率有效率越高，即实验组和对照组比较数值差异越大，样本量就可以越小，小样本就可以达到统计学的显著性，反之就要越大。
1.4显著性水平即假设检验第一类（α）错误出现的概率。
为假阳性错误出现的概率。
α越小，所需的样本量越大，反之就要越小。
α水平由研究者具情决定，通常α取0.05或0.01。
1.5检验效能检验效能又称把握度，为1－β，即假设检验第二类错误出现的概率，为假阴性错误出现的概率。
即在特定的α水准下，若总体参数之间确实存在着差别，此时该次实验能发现此差别的概率。
检验效能即避免假阴性的能力，β越小，检验效能越高，所需的样本量越大，反之就要越小。
β水平由研究者具情决定，通常取β为0.2，0.1或0.05。
即1－β=0.8，0.1或0.95，也就是说把握度为80%，90%或95%。
1.6容许的误差（δ）如果调查均数时，则先确定样本的均数()和总体均数(m)之间最大的误差为多少。
容许误差越小，需要样本量越大。
一般取总体均数（1－α）可信限的一半。
1.7总体标准差(s)一般因未知而用样本标准差s代替。
1.8双侧检验与单侧检验采用统计学检验时，当研究结果高于和低于效应指标的界限均有

四、rt pcr 要求个分组的RNA模板量一样吗？

模板的多少首先就会影响到整个反应，有时过多的话甚至不能扩增理论上一个分子的RNA也能扩增到目的条带的模板的定量比较麻烦一般情况下，只要不影响到整个PCR体系，模板的多少对最后结果影响很小.我试过同一组反应体系加1微升和0.4微升P到的目的条带亮度相当当然，上述只为本人经验啊...呵呵，不知道对你有没有用

五、食品分析采样的基本原则是什么

六、SPSS题目，定比变量的集中值和离散值分别是什么怎么做呀找大佬

层次问题！变量的层次不是变量数量的多寡，也不是变量类型的多寡。
集中值和离散值要反映的是一组数据的相关程度。
对于低层次变量来说，数据相关程度就不是那么重要了。
比如：某地民族构成。
再比如，某班级成绩分布。

参考文档