单样本比例的功效
使用“单样本比例的功效分析器”可确定关于一个比例的假设检验的样本大小。选择实验设计 > 样本大小分析器 > 功效 > 单样本比例的功效。探索在样本大小、功效、显著性和假设的待检差值之间如何权衡。样本大小与功效与以下假设检验相关联：
与双侧备择假设：
或与单侧备择假设：
或者 
其中 p 是总体比例，p0 是原假设比例。
“单样本比例的功效分析器”选项
使用单选按钮、文本框和滑块设置研究假设并探索样本大小。对设置进行更改时，曲线随之更新。或者，通过拖动曲线上的十字准线或调整轴文本框中的值来更改设置。
检验类型
指定单侧或双侧假设检验。
模型类型
精确检验
指定基于 Clopper-Pearson 方法的计算。
正态近似
指定基于正态近似方法的计算。
提示：因为二项分布是离散的，对于小样本或接近 0 或 1 的比例，实际检验大小可能与指定的 Alpha 水平有很大不同。为了确保 alpha 水平等于或大于指定的水平，请使用“精确检验”。
固定参数
Alpha
指定 I 类误差的概率，即当原假设为真时拒绝原假设的概率。它通常是指检验的显著性水平。默认 alpha 水平为 0.05。
检验参数
相互关联并在进行更改时随之更新的参数。
假定比例 (p0)
指定您为研究预期或假设的比例，即原假设值。
备择比例 (pA)
指定要对照进行检验的比例，即备择假设值。
样本大小
指定您实验中需要的总观测数（试验次数、实验单元数或样本数）。
功效
指定当原假设为假时拒绝原假设的概率。在其他所有参数保持不变时，功效随着样本大小的增加而增加。
保存设置
将当前设置保存至“已保存设置”表。这样您就可以保存一套备选研究计划。请参见样本大小分析器中的已保存设置。
制成数据收集表
创建可用于数据收集的新数据表。
单样本比例分析器的统计详细信息
对于精确检验，基于备择假设的形式计算功效。
对于单侧、上侧备择假设：
对于单侧、下侧备择假设：
对于双侧备择假设：
其中，xq,n,p 是有 n 次试验且概率为 p 的二项分布的第 q 分位数。
对于正态近似，基于备择假设的形式计算功效。
对于单侧、上侧备择假设：
对于单侧、下侧备择假设：
对于双侧备择假设：
