Statistical-Power
用於計算樣本量的免費互聯網或可下載資源
今天我注意到了這個問題，我認為如果我們有一個線程列出人們可以方便地訪問以進行功率分析/樣本大小計算的資源會很有幫助，也許類似於這個線程：Resources for learning R。
功效分析是指試圖確定統計檢驗功效（即拒絕錯誤零假設的概率）或樣本量（即，) 需要達到給定的功率。您可以通過單擊此處搜索交叉驗證以獲取有關功率分析的更多信息：功率分析， 這裡：力量，或者可能在這裡樣本量.
用於功率分析的免費軟件：
- G*功率
- PS：功效和样本量計算器
- Optimal Design 軟件- 多層次和縱向研究的統計功效分析
提供免費樣本量計算器的網站：
- Russ Lenth有一個基於 Java 的網絡應用程序
- Michael Friendly有一個用於 ANOVA 設計的功效分析/樣本量計算器
- 羅林布蘭特比較兩個比例 的網頁
- OpenEpi具有用於基本流行病學研究設計的樣本量/功效計算器。
具有功率分析庫/模塊的開源編程語言：
R包：
- pwr是最古老的功率分析庫；一些介紹性信息可以在Quick-R上找到
- Power : 計算假設檢驗的功率和水平表
- Power2Stage：通過模擬的 2 階段 BE 研究的功率和样本大小分佈
- powerAnalysis : 實驗設計中的功率分析
- powerGWASinteraction : GWAS 交互的功率計算
- powerMediation：用於中介分析、簡單線性回歸、邏輯回歸或縱向研究的功率/樣本大小計算
- powerpkg：受影響同胞對和 TDT 設計的功率分析
- powerSurvEpi : 流行病學研究生存分析的功效和样本量計算
- PowerTOST：基於兩個單側 t 檢驗 (TOST) 的功效和样本量，用於（生物）等效性研究
- longpower：縱向數據線性模型的功率和样本大小
有一個Python模塊statsmodels可以運行一些功率分析。這裡有一些信息。