Paano Gamitin ang Editverse Free Sample Size Calculator: Kumpletong Gabay na Hakbang-hakbang (2026)

Nai-publish Hunyo 20, 2026

Nagpaplano ng isang klinikal na pagsubok o pag-aaral sa pananaliksik? Ang Editverse Free Sample Size Calculator ay isang makapangyarihan at web-based na power analysis tool na tumutulong sa mga mananaliksik sa medisina, mga clinical trialist, at mga akademiko na matukoy ang eksaktong bilang ng mga kalahok na kailangan para sa mga pag-aaral na may bisa sa istatistika. Ang komprehensibong gabay na ito ay gagabay sa iyo sa bawat tampok ng mahalagang tool sa pagpaplano ng pananaliksik na ito.

Nagdidisenyo ka man ng isang randomized controlled trial, nagsasagawa ng isang retrospective cohort study, o nagpaplano ng isang diagnostic accuracy study, ang wastong pagkalkula ng laki ng sample ang pundasyon ng wastong pananaliksik. Ang isang pag-aaral na kulang sa kakayahan ay nagsasayang ng mga mapagkukunan at nanganganib na hindi mapansin ang mga tunay na epekto, habang ang isang pag-aaral na labis sa kakayahan ay hindi kinakailangang naglalantad sa mga kalahok sa mga interbensyon. Nilulutas ng Editverse calculator ang hamong ito gamit ang 15 statistical test, interactive visualization, at mga ulat na handa nang ilathala—lahat ay libre.

Ano ang Editverse Sample Size Calculator?

Ang Editverse Sample Size Calculator ay isang napatunayang online power analysis tool na gumagamit ng mga formulang hango sa G*Power at mga pamamaraang inirerekomenda ng PubMed at Cochrane. Hindi tulad ng desktop software na nangangailangan ng pag-install, ang web-based calculator na ito ay gumagana sa anumang device—desktop, tablet, o mobile—nang hindi kinakailangan ng pagpaparehistro o pag-download.

15 Pagsusulit na Pang-estadistika na Makukuha sa Calculator ng Laki ng Sample

Isinaayos ng calculator ang 15 istatistikal na pagsubok nito sa mga madaling gamiting kategorya batay sa disenyo ng pananaliksik at uri ng kinalabasan. Ang pag-unawa kung aling pagsubok ang pipiliin ay mahalaga para sa tumpak na pagtatantya ng laki ng sample.

kategorya	Mga Magagamit na Pagsusulit	Best Para sa
Paghahambing ng mga Paraan	Dalawang-Sample na T-Test, Paresed T-Test, Isang-Sample na T-Test, ANOVA (3+ Grupo)	Presyon ng dugo, HbA1c, mga pagbabago sa timbang
Proporsyon	Dalawang Proporsyon (Chi-Square), Isang Proporsyon	Mga rate ng tugon, masamang epekto, mga rate ng paggaling
Klinikal na pagsubok	Pagsubok sa Superyoridad, Pagsubok sa Hindi Pagkakababa, Pagsubok sa Pagkakapantay-pantay	Mga pagsusumite ng FDA/regulasyon, mga paghahambing ng gamot
Survival Analysis	Pagsubok sa Log-Rank (Kaligtasan)	Pangkalahatang kaligtasan, kaligtasan na walang pag-unlad
Korelasyon at Regresyon	Korelasyon (Pearson/Spearman), Linear na Regresyon, Logistic na Regresyon	Mga modelong predictive, pagsusuri ng risk factor
Mga Pag-aaral ng Diagnostic	Sensitivity/Specificity, ROC Curve (AUC)	Pagpapatunay ng biomarker, mga pagsusuri sa screening

Hakbang 1: I-access ang Calculator ng Laki ng Sample

Pumunta sa https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/ . Agad na naglo-load ang calculator nang hindi kinakailangang magparehistro, mag-login, o mag-download ng software. Ipinapakita ng interface ang isang malinis na layout na may dalawang hanay: mga parameter ng input sa kaliwa, mga resulta at mga visualization sa kanan.

Hakbang 2: Piliin ang Disenyo ng Iyong Pag-aaral at Pagsusulit na Pang-estadistika

Piliin ang naaangkop na istatistikal na pagsubok mula sa dropdown menu. Ang iyong pagpili ay depende sa iyong tanong sa pananaliksik, uri ng baryabol ng kinalabasan, at disenyo ng pag-aaral. Narito ang isang mabilis na gabay sa pagpili ng tamang pagsubok:

Two-Sample T-Test: Ginagamit kapag naghahambing ng mean sa pagitan ng dalawang magkakahiwalay na grupo, tulad ng paggamot vs. kontrol sa isang randomized controlled trial. Ito ang pinakakaraniwang pagsusuri para sa mga klinikal na pagsubok na naghahambing ng mga tuluy-tuloy na kinalabasan.

Paired T-Test: Gamitin para sa mga pagsukat bago/pagkatapos ng parehong mga paksa, tulad ng presyon ng dugo bago at pagkatapos ng paggamot sa parehong mga pasyente.

ANOVA (3+ Grupo): Gamitin kapag naghahambing ng mga mean sa tatlo o higit pang grupo, tulad ng pagsubok sa maraming dosis ng gamot laban sa placebo.

Chi-Square (Dalawang Proporsyon): Gamitin kapag naghahambing ng mga proporsyon o rate sa pagitan ng mga grupo, tulad ng mga rate ng tugon o dalas ng masamang pangyayari.

Pagsubok na Hindi Nakakababa ng Halaga: Ginagamit kapag pinapatunayan na ang isang bagong paggamot ay hindi mas masahol kaysa sa pamantayan nang higit sa isang paunang natukoy na margin. Karaniwan ang disenyo na ito kapag ang bagong paggamot ay nag-aalok ng iba pang mga bentahe tulad ng mas kaunting mga side effect o mas mababang gastos.

Survival/Log-Rank: Ginagamit para sa pagsusuri ayon sa oras ng pangyayari tulad ng pangkalahatang survival o progression-free survival sa mga pag-aaral sa oncology.

Hakbang 3: Itakda ang mga Pangunahing Parameter ng Estadistika

Pagkatapos piliin ang iyong pagsusulit, isaayos ang mga pangunahing istatistikal na parametro na tumutukoy sa kahigpitan at pagiging maaasahan ng iyong pag-aaral.

Antas ng Kabuluhan (α)

Ang antas ng kahalagahan ay kumakatawan sa probabilidad ng pagtanggi sa null hypothesis kahit na ito ay talagang totoo (Type I error). Mga opsyon na magagamit: 0.01 (1%), 0.05 (5%), 0.10 (10%). Ang pamantayan para sa karamihan ng pananaliksik sa medisina ay α = 0.05 (5%) , na katanggap-tanggap para sa publikasyon sa mga journal na naka-index sa PubMed at Scopus. Gamitin ang α = 0.01 para sa mga pag-aaral na nangangailangan ng karagdagang kahigpitan, tulad ng mga pag-aaral na kinasasangkutan ng maraming paghahambing o mga confirmatory trial.

Kapangyarihang Pang-estadistika (1-β)

Ang lakas ay kumakatawan sa probabilidad ng pagtuklas ng isang tunay na epekto kung mayroon man (1 binawasan ng Type II error). Mga opsyon na magagamit: 70%, 80%, 85%, 90%, 95%. Ang minimum na katanggap-tanggap na lakas ay 80% ayon sa mga alituntunin ng CONSORT. Gamitin ang 90% para sa mga pag-aaral na may mataas na antas ng panganib tulad ng mga klinikal na pagsubok sa Phase III o mga pag-aaral na may mahahalagang klinikal na implikasyon. Ang mas mataas na lakas ay nangangailangan ng mas malalaking sample ngunit binabawasan ang panganib na hindi makita ang mga tunay na epekto ng paggamot.

Uri ng Pagsubok (Tailed)

Angkop ang mga two-tailed test kapag ang epekto ay maaaring pumunta sa alinmang direksyon (ang paggamot ay maaaring mas mabuti o mas masama kaysa sa kontrol). Ito ang default at pinaka-konserbatibong pamamaraan. Angkop lamang ang mga one-tailed test kapag eksklusibo kang interesado sa pagtuklas ng isang epekto sa isang direksyon at ang kabaligtaran na direksyon ay imposible o walang kaugnayan sa agham. Karamihan sa mga regulatory agency at journal ay nangangailangan ng two-tailed test.

Ratio ng Alokasyon

Ang ratio ng alokasyon ang tumutukoy kung paano ipinamamahagi ang mga kalahok sa pagitan ng mga grupo. Kabilang sa mga opsyon ang 1:1 (pantay na grupo, pinaka-episyente sa istatistika), 2:1 (doble ang dami sa grupong ginagamot), 3:1 (tatlong beses ang dami sa paggamot), at 1:2 (doble ang dami sa kontrol). Maaaring mas mainam ang hindi pantay na alokasyon kapag ang eksperimental na paggamot ay mahal, limitado ang kakayahang magamit, o kapag kailangan ng mas maraming datos sa kaligtasan mula sa grupong ginagamot.

Hakbang 4: Ilagay ang mga Parameter na Tiyak sa Pagsubok

Ang bawat pagsusuring pang-estadistika ay nangangailangan ng mga partikular na halaga ng input batay sa iyong inaasahang mga resulta at sa klinikal na literatura. Ang mga tumpak na pagtatantya ng parameter ay mahalaga para sa wastong mga kalkulasyon ng laki ng sample.

Para sa Dalawang-Sample na T-Test

Parametro	paglalarawan	Mga Halimbawang Halaga
Inaasahang Katamtaman (Grupo 1)	Karaniwang bilang ng kontrol na grupo	120 mmHg (presyon ng dugo)
Inaasahang Katamtaman (Grupo 2)	Karaniwang bilang ng grupo ng paggamot	115 mmHg
Standard Deviation (pinagsama-sama)	Pinagsamang pagkakaiba-iba	15 mmHg

Kakalkulahin ng calculator ang laki ng epekto (Cohen's d) batay sa iyong mga input. Mga benchmark ng laki ng epekto mula sa literatura: 0.2 = Maliit na epekto , 0.5 = Katamtamang epekto , 0.8 = Malaking epekto.

Para sa ANOVA

Ilagay ang bilang ng mga grupo (minimum na 3) at ang inaasahang laki ng epekto gamit ang Cohen's f: 0.10 = maliit na epekto, 0.25 = katamtamang epekto, 0.40 = malaking epekto.

Para sa Chi-Square (Dalawang Proporsyon)

Ilagay ang inaasahang proporsyon para sa bawat grupo bilang porsyento. Halimbawa, kung inaasahan mo ang 30% na rate ng tugon sa control group at 50% sa treatment group, direktang ilagay ang mga halagang ito.

Para sa Pagsubok na Hindi Nagdudulot ng Pagkababa ng Ibang Uri

Ang non-inferiority margin (Δ) ay kumakatawan sa pinakamalaking klinikal na katanggap-tanggap na pagkakaiba sa pagitan ng mga paggamot. Ang margin na ito ay dapat matukoy batay sa klinikal na paghatol at gabay ng regulasyon, hindi sa mga konsiderasyong pang-estadistika. Ilagay din ang inaasahang standard deviation at ang tunay na pagkakaiba sa pagitan ng mga paggamot.

Para sa Pagsubok sa Kaligtasan/Log-Rank

Ilagay ang hazard ratio (ang HR < 1 ay nangangahulugang binabawasan ng paggamot ang panganib) at ang inaasahang probabilidad ng kaganapan. Halimbawa, ang HR = 0.7 ay nagpapahiwatig ng 30% na pagbawas sa panganib ng kaganapan.

Para sa Pagsusuri ng ROC/AUC

Ilagay ang inaasahang AUC (0.5 = random, 0.7-0.8 = katanggap-tanggap na diskriminasyon, >0.8 = mahusay) at ang null AUC (karaniwang 0.5). Ang pagsusuring ito ay mahalaga para sa mga pag-aaral ng pagpapatunay ng diagnostic test.

Hakbang 5: Itakda ang Dropout Rate para sa Target ng Recruitment

Ang mga pag-aaral sa totoong mundo ay nakakaranas ng pagbawas ng bilang ng mga kalahok dahil sa kawalan ng follow-up, mga paglabag sa protocol, pagbawi ng pahintulot, o mga masamang pangyayari. Kasama sa Editverse calculator ang isang built-in na dropout adjustment slider.

Ang default na setting ay 10%, na angkop para sa karamihan ng mga panandaliang pag-aaral. Ayusin batay sa tagal ng iyong pag-aaral, mga katangian ng populasyon, at mga historikal na rate ng paghinto sa pag-aaral sa mga katulad na pag-aaral. Ang pormulang ginamit ay: Adjusted N = Required N / (1 – rate ng paghinto sa pag-aaral).

Halimbawa, kung ang kinakailangang laki ng sample ay 100 bawat grupo na may 15% inaasahang dropout rate, ang naayos na target na recruitment ay magiging 100 / (1 – 0.15) = 118 bawat grupo.

Hakbang 6: Kalkulahin at Suriin ang mga Resulta

I-click ang buton na “Kalkulahin ang Laki ng Sample”. Agad na lilitaw ang mga resulta sa panel na kulay teal sa kanang bahagi ng interface.

Ipinapakita ng panel ng mga resulta: ang kinakailangang laki ng sample bawat grupo, kabuuang kalahok na kailangan sa lahat ng grupo, at ang naayos na laki ng sample na isinasaalang-alang ang iyong tinukoy na rate ng paghinto sa pag-aaral.

Halimbawang output mula sa isang pag-aaral sa presyon ng dugo (Two-Sample T-Test, α=0.05, Power=80%, ibig sabihin ay 140 vs 130 mmHg, SD=20):

Hakbang 7: Bigyang-kahulugan ang mga Interactive na Visualization

Ang calculator ay bumubuo ng tatlong interactive na tsart na makakatulong sa iyong maunawaan at maipabatid ang iyong kalkulasyon ng laki ng sample.

Power Curve

Ipinapakita ng graph na ito kung paano tumataas ang statistical power kasabay ng laki ng sample. Ipinapakita ng X-axis ang laki ng sample (n bawat grupo), at ipinapakita naman ng Y-axis ang power (%). Gamitin ang visualization na ito upang tuklasin ang mga trade-off sa pagitan ng laki ng sample at power, at upang matukoy ang minimum na laki ng sample na kailangan upang makamit ang iyong target na power.

Pagsasanib ng Pamamahagi

Ipinapakita ng visualization na ito ang inaasahang distribusyon para sa Group 1 (Kontrol) at Group 2 (Paggamot). Ang mas kaunting overlap sa pagitan ng mga kurba ay nagpapahiwatig ng mas malaking effect size, na ginagawang mas madaling matukoy ang isang makabuluhang pagkakaiba. Ito ay isang mahusay na visualization para sa pagpapaliwanag ng katuwiran ng laki ng sample sa mga hindi estadistiko sa iyong research team.

Tsart ng Pagsusuri ng Sensitibidad

Ipinapakita ng tsart na ito ang kinakailangang laki ng sample kumpara sa power sa iba't ibang antas ng significance (α = 0.01, 0.05, 0.10). Gamitin ito upang ihambing ang mga senaryo at maunawaan kung paano nakakaapekto ang iyong pagpili ng α sa mga kinakailangan sa sample.

Hakbang 8: Bumuo ng Ulat na Handa sa Publikasyon

I-click ang buton na “Ulat” upang bumuo ng komprehensibong ulat sa pagkalkula ng laki ng sample na angkop para sa mga aplikasyon sa etika, mga panukala para sa grant, at mga seksyon ng mga pamamaraan ng manuskrito.

Kasama sa ulat ang: kumpletong buod ng disenyo ng pag-aaral, lahat ng parametrong ginamit sa kalkulasyon, detalyadong mga resulta na mayroon at walang pagsasaayos ng dropout, at isang paunang nakasulat na teksto ng mga pamamaraan para sa direktang pagsingit sa mga manuskrito.

Mga halimbawang pamamaraan ng tekstong nabuo ng calculator:

"Kinakalkula ang laki ng sample gamit ang [uri ng pagsubok] sa pag-aakalang may two-sided significance level na 0.05 at 80% power. Nangangailangan ito ng [X] kalahok bawat grupo ([X] total). Dahil sa 10% na dropout, plano naming magpatala ng [X] kalahok."

Kasama sa mga opsyon sa pag-export ang Kopyahin sa Clipboard para sa agarang pag-paste sa anumang dokumento, o I-download bilang Teksto para sa pag-save bilang .txt file.

Paano Banggitin ang Editverse Sample Size Calculator

Ang wastong pagbanggit sa iyong kagamitan sa pagkalkula ng laki ng sample ay nagpapakita ng mahigpit na metodolohiya at nagbibigay-daan sa iba na beripikahin ang iyong mga kalkulasyon.

Pagbanggit sa Loob ng Teksto (Seksyon ng mga Paraan)

"Kinakalkula ang laki ng sample gamit ang Editverse Sample Size Calculator (Editverse, 2025), isang napatunayang online power analysis tool para sa medikal na pananaliksik."

APA 7th Edition

Editverse. (2025). Kalkulador ng Laki ng Sample ng Editverse [Online na kagamitan]. https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/

Estilo ng Vancouver/ICMJE

Editverse. Editverse Sample Size Calculator [Internet]. 2025 [binanggit noong Enero 6, 2025]. Makukuha mula sa: https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/

Editverse vs Iba Pang Calculator ng Laki ng Sample: Paghahambing ng Tampok

Paano maihahambing ang Editverse calculator sa iba pang sikat na kagamitan? Narito ang isang komprehensibong paghahambing:

tampok	Editverse	G*Power	PS Power	OpenEpi
presyo	✓ Libre	Libre	Libre	Libre
Platform	✓ Nakabatay sa web	Desktop lang	Desktop lang	web
mobile Friendly	✓ Oo	✗ Hindi	✗ Hindi	Limitado
Mga Disenyo ng Klinikal na Pagsubok	✓ Lahat ng 3 Uri	Limitado	Oo	✗ Hindi
Survival Analysis	✓ Log-Rank	Oo	Oo	✗ Hindi
Mga Interactive na tsart	✓ Oo	Oo	✗ Hindi	✗ Hindi
Mga Ulat sa Publikasyon	✓ Oo	✗ Hindi	✗ Hindi	✗ Hindi
Pagsasaayos ng Paghinto	✓ Naka-embed	manwal	manwal	✗ Hindi
ROC/AUC	✓ Oo	✗ Hindi	✗ Hindi	✗ Hindi
Kailangan ng Rehistro	✓ Hindi	Hindi	Hindi	Hindi

Praktikal na Halimbawa: Kumpletong Pagtalakay

Suriin natin ang isang kumpletong halimbawa gamit ang isang makatotohanang senaryo sa pananaliksik.

Senaryo: Nagpaplano ka ng isang randomized controlled trial na naghahambing ng isang bagong gamot sa presyon ng dugo sa placebo. Batay sa mga nakaraang pag-aaral, inaasahan mong ang control group ay magkakaroon ng mean systolic blood pressure na 140 mmHg, at ang treatment group ay makakamit ng 130 mmHg pagkatapos ng 12 linggo. Ang historical data ay nagmumungkahi ng standard deviation na 20 mmHg. Gusto mo ng 80% power na may two-sided α na 0.05 at inaasahan ang 15% dropout.

Hakbang 1: Piliin ang “Two-Sample T-Test (Dalawang Grupo)” mula sa dropdown

Hakbang 2: Itakda ang mga istatistikal na parametro: Antas ng Kabuluhan = 0.05, Power = 80%, Uri ng Pagsubok = Two-tailed, Ratio ng Alokasyon = 1:1

Hakbang 3: Ilagay ang mean ng grupo at SD: Kontrol (Grupo 1) = 140 mmHg, Paggamot (Grupo 2) = 130 mmHg, Standard Deviation = 20 mmHg

Hakbang 4: Itakda ang Rate ng Paghinto = 15%

Hakbang 5: I-click ang “Kalkulahin ang Laki ng Sample”

Resulta: Ang kinakailangang laki ng sample ay 64 bawat grupo (128 sa kabuuan). Sa 15% na pagsasaayos ng dropout, kailangan mong kumuha ng 151 na kabuuang kalahok (76 bawat grupo).

Mga Tip para sa mga Komite sa Etika at mga Aplikasyon para sa Grant

Kapag isinusumite ang iyong kalkulasyon ng laki ng sample sa mga komite ng etika, mga lupon ng pagsusuri ng institusyon, o mga ahensya ng grant, sundin ang mga pinakamahuhusay na kagawian na ito:

Bigyang-katwiran ang laki ng iyong epekto: Sumangguni sa pilot data, mga nailathalang literatura, o sa pinakamababang klinikal na kahalagahan ng pagkakaiba. Huwag basta gamitin ang "katamtamang laki ng epekto" nang walang klinikal na katwiran.

Ipaliwanag ang iyong napiling α at power: Sabihin na gumagamit ka ng mga karaniwang halaga (α=0.05, power=80%) o ipaliwanag kung bakit iba ang iyong piniling mga halaga.

Isaalang-alang ang mga inaasahang dropout: Gamitin ang built-in na dropout slider at ipaliwanag kung paano mo natukoy ang inaasahang attrition rate batay sa mga katulad na pag-aaral.

Isama ang lahat ng parametro: Kailangang beripikahin ng mga tagasuri ang iyong mga kalkulasyon. Ilista ang bawat input value na ginamit.

Gamitin ang tampok na Ulat: Bumuo ng dokumentasyong handa nang ilathala sa isang click lamang upang matiyak ang pagkakapare-pareho at pagkakumpleto.

Mga Madalas Itanong Tungkol sa Pagkalkula ng Laki ng Sample

T: Ano ang pagkalkula ng laki ng sample?

A: Tinutukoy ng pagkalkula ng laki ng sample ang minimum na bilang ng mga kalahok na kailangan upang matukoy ang isang makabuluhang epekto sa istatistika na may sapat na lakas. Binabalanse nito ang pangangailangan para sa bisa ng istatistika laban sa mga praktikal na limitasyon tulad ng gastos, oras, at pagkakaroon ng kalahok.

T: Paano ko kakalkulahin ang laki ng sample para sa isang clinical trial?

A: Piliin ang disenyo ng iyong pagsubok (superiority, non-inferiority, o equivalence), ilagay ang inaasahang pagkakaiba sa paggamot, standard deviation, antas ng kahalagahan (karaniwang α=0.05), at ninanais na power (karaniwang 80%). Kinakalkula ng calculator ang kinakailangang mga kalahok bawat braso at kabuuan.

T: Ano ang kapangyarihang pang-estadistika?

A: Ang statistical power (1-β) ay ang probabilidad ng pagtuklas ng isang tunay na epekto kapag mayroon nito. Ang 80% power ay nangangahulugang mayroong 80% na posibilidad na makahanap ng statistical significance kung ang epekto ng paggamot ay totoo. Ang mga pag-aaral na kulang sa lakas ay nanganganib na hindi makuha ang mga tunay na epekto (Mga error sa Type II).

T: Anong laki ng effect ang dapat kong gamitin?

A: Ibase ang laki ng epekto sa: (1) datos ng iyong pilot study, (2) mga nailathalang literatura sa mga magkakatulad na populasyon, o (3) ang pinakamababang klinikal na mahalagang pagkakaiba para sa iyong kinalabasan. Ang mga benchmark ni Cohen ay: 0.2 = maliit, 0.5 = katamtaman, 0.8 = malaki.

T: Mas tumpak ba ang Editverse calculator kumpara sa G*Power?

A: Oo. Gumagamit ang Editverse calculator ng parehong napatunayang mga pormulang pang-estadistika gaya ng G*Power. Para sa magkaparehong input, magkapareho ang mga resulta. Ang bentahe ng Editverse ay ang web-based accessibility nito, mobile compatibility, at built-in na pagbuo ng ulat.

T: Maaari ko ba itong gamitin para sa mga obserbasyonal na pag-aaral?

A: Oo. Bagama't ang mga disenyo ng klinikal na pagsubok ay partikular sa mga RCT, ang mga t-test, chi-square, correlation, at regression calculator ay naaangkop sa observational research kabilang ang mga cohort studies, case-control studies, at cross-sectional studies. Para sa mga konsiderasyon sa pagsusuri ng klinikal na pagsubok , tingnan ang aming nakalaang gabay.

Mga Kaugnay na Mapagkukunan ng Editverse para sa Pagpaplano ng Pananaliksik

Kailangan mo ba ng Tulong sa Pagsusuring Pang-estadistika?

Bagama't ang Editverse Sample Size Calculator ang humahawak sa power analysis, maraming mananaliksik ang nangangailangan ng karagdagang suporta sa kanilang istatistikal na metodolohiya. Nag-aalok ang Editverse ng komprehensibong serbisyo sa pagkonsulta sa istatistika para sa mga klinikal na pagsubok at akademikong pananaliksik.

Konklusyon

Ang Editverse Free Sample Size Calculator ay isang makapangyarihan at madaling gamiting tool na nagbibigay ng propesyonal na power analysis sa bawat mananaliksik, anuman ang kanilang badyet o teknikal na kadalubhasaan. Gamit ang 15 statistical test, interactive visualization, built-in na dropout adjustment, at mga ulat na handa nang ilathala, pinapadali nito ang isa sa mga pinakamahalagang hakbang sa pagpaplano ng pananaliksik.

Tinitiyak ng wastong pagkalkula ng laki ng sample na ang iyong pag-aaral ay may sapat na kapangyarihan upang matukoy ang mga makabuluhang epekto habang iniiwasan ang hindi kinakailangang pagkakalantad ng kalahok at paggasta ng mapagkukunan. Nagpaplano ka man ng isang Phase III clinical trial, isang diagnostic accuracy study, o isang retrospective cohort analysis, ang Editverse calculator ay nagbibigay ng napatunayang metodolohiya na kailangan mo.

I-access ang libreng Editverse Sample Size Calculator ngayon →

]]>