今天，我们来深入探讨一下单样本定量资料采用均值法的样本量计算方法。下面让我们先看一个实例：
一、案例引入：探究男性篮球运动员与普通男性的身高是否存在显著差异。我们先预调查了30名男性篮球运动员，其平均身高为175cm，标准差为29cm。已知普通成年男性的平均身高为168cm。那么，我们需要多少男性篮球运动员参与调查才能得出这两类人群身高水平不同的结论呢？
二、案例分析：身高的数值是连续性的，服从正态分布，并且此案例中的样本是随机抽取的，这符合单样本t检验的要求。
对于上述问题，我们可以使用平均值法来计算样本量，需要以下参数：
1. 预实验参数：预实验的均值(Mean1)为175，标准差(S)为29。
2. 比较基准值：我们设定的比较均值(Mean0)为168。
3. 检验水准α：它代表错误的拒绝真假的概率，通常称为Ⅰ类错误或假阳性。在此案例中，我们采用常用的0.05作为α的值。
4. 把握度(1-β)：这是错误的接受真假的概率，即Ⅱ类错误或假阴性。把握度越大，所需的样本量也越大。常用的β值有0.1、0.2等。
5. 脱失率：根据实际情况，我们设定脱失率为10%，这表示在研究过程中可能会有10%的受试者因各种原因退出研究。
三、软件操作步骤详解
1. 方法选择：选择“Means-Tests for One Mean”模块。
2. 参数设置：
（1）选择“Sample Size”来计算样本量。
（2）选择“Mean0≠Mean1”来进行双侧检验。
（3）对于Wilcoxon检验的校正，我们选择“Ignore”，即不进行Wilcoxon校正。
（4）假设样本是从无限总体中抽取的，因此选择“Infinite”作为Population Size。
（5）填写Power为0.80和Alpha为0.05。
（6）填写Mean0和Mean1的值分别为168和175。
（7）填写标准差S的值为29。
（8）对于标准差的已知性设定，由于大多数情况下标准差是未知的，因此不选择“Known Standard Deviation”。
在“Reports”模块中设置脱落率为10%。
四、结果展示
经过计算，得到的样本量为137例。
考虑到10%的脱落率，最终需要的样本量为153例。
五、结论总结