要计算关于单个均值的假设检验的样本大小，请在传统计算器中指定以下数量：
Alpha
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。
提示：对于单侧检验，使用 a = a *2。对于 a = 0.05 的单侧检验，将双侧计算器与 a = 0.10 配合使用。所得值是 a = 0.05 的单侧检验所需的那些值。
标准差
假定的标准差。误差标准差的估计值可以是先前的模型拟合的均方根误差 (RMSE)。
提示：使用标准差 1 估计检测差值（用标准差单位数表示）所需的样本大小。
额外参数
假设检验中除 m 之外的参数数目。该选项可用于多因子设计。在简单情形中，保持该字段中的默认值为零。
在效应正交的多因子设计中，您可以在此处指定额外模型参数的数目。例如，在三因子、两水平的设计（具有三个双因子交互作用）中，额外参数数目为 5：2 个参数用于其他主效应，3 个参数用于交互作用。
指定以下值中的两个来计算第三个值，或指定一个值来获取其他两个参数之间的关系图：
待检差值
真均值和假设均值（或参考均值）之间的最小差值，您希望能称为在统计上显著。
样本大小
您实验中的总观测数（试验、实验单元或样本）。
功效
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。
继续
在指定两个参数时计算缺失值，在仅指定一个参数时启动用于比较两个缺失参数的图。
后退
返回之前的“样本大小与功效”启动窗口。
动画脚本
启动一个交互图来说明和探索功效和待检差值之间的关系。