Калькулятор размера выборки для сравнения двух групп

Обновлено: август 2026 · расчёт выполняется в браузере, данные никуда не передаются

Размер выборки определяется до начала исследования и является частью протокола. Расчёт после получения данных — так называемая посттестовая мощность — статистически бессмыслен и служит признаком плохой методологии. Калькулятор считает число участников на группу для двух самых частых задач: сравнения долей и сравнения средних.

Размер выборки — расчёт

Что сравниваем

Доля в группе 1 (для режима долей) (%)

Доля в группе 2 (для режима долей) (%)

Стандартное отклонение (для режима средних)

Ожидаемая разница средних (для режима средних)

Уровень значимости α (двусторонний)

Мощность 1−β

Ожидаемое выбывание (%)

Как считается

Для сравнения двух долей: n = (z_1−α/2 + z_1−β)² × [p₁(1−p₁) + p₂(1−p₂)] / (p₁ − p₂)².

Для сравнения двух средних: n = 2 × (z_1−α/2 + z_1−β)² × σ² / Δ², где σ — стандартное отклонение, Δ — ожидаемая разница.

Результат — число участников на одну группу. Поправка на выбывание: n / (1 − доля выбывших).

Когда результат не применим

Расчёт зависит от угаданного эффекта. Ожидаемая разница берётся из литературы или пилотного исследования; если она завышена, исследование окажется недостаточно мощным.
Формулы для равных групп. При соотношении групп, отличном от 1:1, требуется другая формула; неравное распределение почти всегда увеличивает общее число участников.
Не подходит для анализа выживаемости. Там расчёт ведётся от числа событий, а не от числа участников.
Не учитывает множественные сравнения. При нескольких первичных исходах уровень значимости корректируется, и выборка растёт.
Кластерный дизайн требует поправки на коэффициент внутрикластерной корреляции — иначе выборка занижается в разы.

Источники формулы

Chow S.-C., Shao J., Wang H. Sample Size Calculations in Clinical Research. — стандартный справочник по формулам.
Руководство по отчётности CONSORT: раздел о размере выборки — что именно требуется указать в статье.
Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions — о мощности и точности оценок.

Частые вопросы

Что такое мощность и какую выбирать?

Мощность — вероятность обнаружить эффект, если он действительно есть. Стандарт де-факто — 80 %, для подтверждающих исследований чаще берут 90 %. Мощность ниже 80 % означает, что более чем в каждом пятом случае реальный эффект будет пропущен.

Можно ли считать мощность после исследования?

Считать посттестовую мощность по полученному результату бессмысленно: она однозначно связана с достигнутым p-значением и новой информации не даёт. Если результат оказался незначимым, правильный способ его описать — доверительный интервал, а не рассуждения о мощности.

Откуда брать ожидаемую разницу?

Из литературы по теме, пилотного исследования или из соображений клинической значимости — какая разница вообще имела бы смысл для практики. Последний путь методологически предпочтительнее: он отвечает на вопрос «что мы хотим уметь обнаружить», а не «что получилось у других».

Что делать, если нужная выборка недостижима?

Честно признать ограничение и изменить задачу: перейти к оценочному дизайну с доверительными интервалами вместо проверки гипотез, объединиться с другими центрами или заявить исследование как пилотное. Проводить заведомо маломощное исследование под видом подтверждающего — методологическая ошибка.

Есть собственные данные по этой шкале?

Валидация шкал на российских выборках почти не публикуется в открытом доступе. Если у вас есть такая работа — разместите её бесплатно: постоянная ссылка, идентификатор AX, лицензия CC BY 4.0, модерация 1–2 рабочих дня.

Опубликовать работу

Важно. Калькулятор — вспомогательный инструмент расчёта. Проверяйте исходные допущения формулы: за пределами условий, для которых она выведена, результат не имеет смысла. Ответственность за интерпретацию остаётся за пользователем. Расчёт выполняется в браузере, введённые значения не сохраняются и никуда не передаются.