Ein Präzisionsmodell für Anteil oder Mittelwert und eine positive Zielmarge wählen. Eine optionale Population muss ganzzahlig und positiv sein; leer bedeutet unendlich, null, Brüche und ungültige Tokens werden abgelehnt.
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Die kontinuierliche Schätzung n0 bis nach der Populationskorrektur behalten und einmal aufrunden: ceil(n0·N/(n0+N−1)). Die Korrektur setzt geeignetes Ziehen ohne Zurücklegen voraus. Die Margen für n und n−1 zeigen die Ganzzahlgrenze innerhalb der angegebenen Näherung.
Präzision und Effekterkennung sind verschiedene Fragen. Die native Anteils-Power verwendet explizite p0 und p1 in einer zweiseitigen Ein-Stichproben-Normalnäherung. Mittelwert-Power verwendet eine festgelegte Differenz und SD. Standardisierte Referenzkurven sind unabhängig; klinische oder A/B-Vorlagen beschreiben keine vollständige Studie.
Konventionen und Grenzen
Normalnäherungen brauchen Modellprüfungen; n≥30 allein ist keine Garantie. Mittelwertgrößen unter 30 verwenden eine ungefähre t-Korrektur. SD aus Spannweite/4 ist grobe Planung, keine identifizierte Verteilung. Werkzeuge mit festem n und Annahmen werden gemeinsam wiederhergestellt; ungültige Margen löschen abhängige Szenarien und Power-Ergebnisse.
Annahmen vor der Wahl von n vergleichen
Der Arbeitsbereich zum Populationsvergleich hält p und die Zielfehlermarge fest und variiert N. Seine angegebene Konvention mit festem z=1.96 entspricht ungefähr 95% Konfidenz; der native Rechner leitet den kritischen Wert aus dem gewählten Konfidenzniveau ab. Die erreichten Fehlermargen bei n und n−1 zeigen die Ganzzahlgrenze. Geben Sie vor einem Planvergleich an, ob die Berechnung Präzision oder Nachweisstärke anstrebt.