【測算公式】
關於t檢驗樣本量的測算公式：
關於比率檢驗樣本量的測算公式：
【參數說明】
method:可選擇方法兩種’t檢驗』或者』比率檢驗』，默認』比率檢驗』；
x:對於t檢驗是總體，對於比率檢驗是比率, 默認0.5；
alpha:顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定一個可允許的作為判斷界限的小概率標準，可以理解為這次估算的誤差，通常取0.1，0.05，0.01,默認0.05；
beta:可以用於測算功效，功效power = 1-beta,也是第二類取偽錯誤，即測算結果是假但是被誤認為是真的可能性，默認0.2。
delta:即MDE,期望最終效果可以提升多少個點，默認0.01，即1pp。
【python 代碼】
def sample_size(method='比率檢驗',x=0.5,alpha=0.05,beta=0.2,delta=0.1): from scipy.stats import norm from numpy import mean import pandas as pd import numpy as np import math if method == 't檢驗': x = x.values.tolist() sample_size = math.ceil(2*((sum((x-mean(x))**2/(len(x)-1))*((norm.ppf(1-alpha/2)+norm.ppf(1-beta))**2))/(delta**2))) print('t檢驗單組樣本量：',sample_size) elif method == '比率檢驗': sample_size = math.ceil(2*((x*(1-x)*((norm.ppf(1-alpha/2)+norm.ppf(1-beta))**2))/(delta**2))) print('比率檢驗單組樣本量：',sample_size) else: print('抱歉，目前沒有這個檢驗方法的測算(*╹▽╹*)')