千笔-AIWritePaper · https://www.aiwritepaper.com样本量段最常见的「假完成」有三种一是空话即「样本量足够」「功效良好」二是效应量无出处读者不知道 d 从哪来三是数字无法复算入组 N 与脱落预留对不上。更危险的是伪完成拿本研究观测效应做事后功效冒充事前论证样本量按单侧算、主分析却写双侧声称预留 15% 脱落入组人数却未膨胀。本文把样本量与功效论证当成可烟测对象先用三列表「论证要素、写法动作、可核对产物参数文件/复算脚本」当真源再对空话版 A、可核对版 B 与三个伪 B 跑验收。研究情境、效应量与 N 均为虚构脚本只依赖标准库_w/sample-size-ab/。图上排为论证要素下排为空话 A、可核对 B 与三种伪 B绿色仅 B。目标说明读完你应能独立完成四件事。为效应量来源、α、功效、脱落预留、检验类型填三列要素、动作、可打开产物。用同一套验收规则区分空话 A 与可核对 B。识别三种伪 B事后功效、单双侧不一致、脱落预留后 N 算不回。留下 CSV 与compute_n.py改方法段时复跑。适用与边界适合试验或观察性研究正在写事前样本量段审稿意见指出「功效说不清」「N 怎么来的」统计与临床作者分头改方法。不适合用烟测证明效应量选对了也不替代正式的功效软件签核。三列表只核对「论证是否可打开复算」。示例中 d0.50、每组分析 N63、入组 N75 为虚构。与「缺失脱落声明烟测」「统计主张双版本」的差别主张骨架管结果句缺失篇管插补与脱落表本篇专管事前样本量论证参数与复算链。可连用先冻结params_gold.json再分别跑论证与结果主张验收。三列表样本量论证的真源论证要素写法动作可核对产物效应量来源写先验来源 ID禁止用本研究观测值effect_sources.csv params_gold.jsonα写明水平与单侧/双侧params_gold.json功效写明 1-β 目标params_gold.json脱落预留写膨胀比例入组 N分析 N/(1-预留)compute_n.py检验类型与主分析同一检验族与侧别params_gold.json规则三条效应量必须有设计可用来源侧别与主分析一致产物必须能打开并复算出声明中的 N。缺任何一列验收会在对应行判 fail。虚构对照先验 d0.50Smith2020双侧 α0.05功效 0.80两独立样本 t每组分析 63脱落预留 15% 后每组入组 75合计入组 150。双版本烟测实跑结果脚本检查空话、效应量出处、产物是否可打开、是否事后功效、单双侧是否一致、脱落膨胀后 N 能否复算。输出原样A 空话版 条目2 问题4 FAIL | 空话「样本量足够/功效良好/经验值」三列表动作/产物为空效应量无出处无复算脚本产物 B 可核对版 条目5 问题0 PASS | - 伪B1 事后功效 条目2 问题1 FAIL | 效应量取自本研究事后功效 伪B2 单双侧不一致 条目3 问题1 FAIL | 样本量按单侧论证但分析为双侧 伪B3 脱落算不回 条目3 问题1 FAIL | 脱落预留后入组N无法复算声称每组入组63 复算75 验收探针: 复算每组分析N63 入组N75 | 金标准合计入组150 | 可打开[compute_n.py, effect_sources.csv, params_gold.json]读法A 堆砌「足够」「良好」产物留空效应量无出处。B 写明 Smith2020 先验 d、双侧参数并用compute_n.py复算出分析/入组 N。伪 B1 用本研究观测 d0.62 做论证。伪 B2 按单侧算、分析写双侧。伪 B3 声称 15% 预留后入组仍为 63复算应为 75。A/B 验收表验收项版本 A版本 B判定依据无空话套话failpass无「样本量足够」等效应量有出处failpass先验来源 ID 可打开产物可打开failpassparams / compute_n非事后功效fail*pass禁用 THIS_STUDY 观测侧别与分析一致不适用pass双侧对双侧脱落膨胀可复算不适用pass入组 Nceil(分析N/(1-r))审稿人能独立核对不能能只看三列表脚本*空话 A 通常同时缺出处事后功效主要在伪 B1 暴露。失败样本三种伪 B伪 B1 事后功效把本研究已观测效应量写入样本量论证来源表标记allowed_for_designno。伪 B2 单双侧不一致论证按单侧主分析计划为双侧或金标准 sidedtwo-sided。伪 B3 脱落算不回声明预留 15%入组人数却等于分析 N与compute_n.py不一致。失败含义速查现象含义下一步空话 无出处无可核对设计参数拆成要素动作产物事后功效用结果倒推样本量换先验文献效应量单双侧不一致功效与分析假设脱节统一侧别并重算脱落算不回入组计划不可审计按公式膨胀并写入声明产物为空审稿人无法复算挂上 params 与脚本最小验收逻辑VAGUEre.compile(r样本量足够|功效良好|经验值)POSTHOCre.compile(r本研究(已)?观测|事后功效|THIS_STUDY_observed)# 入组 N 必须等于 ceil(分析 N / (1 - dropout_reserve))完整脚本见_w/sample-size-ab/sample_size_ab.py。把检验类型换成比例检验时只需替换compute_n.py公式并同步金标准 JSON。常见误判「有软件截图就不用写来源」第 1 列要的是效应量文献/元分析 ID不是 GUI 截图。「事后功效也能说明研究有力」可以放在讨论作探索不能写进事前样本量段冒充设计依据。「单侧能省样本」若分析是双侧论证必须同侧否则伪 B2。「脱落预留口头说了就行」入组 N 必须能被脚本复算。验收清单三列表五要素齐全产物指向 params / sources / compute_n。效应量来源allowed_for_designyes声明段未出现本研究观测 d。侧别与主分析一致单侧软件默认已核对。声明中的分析 N、入组 N 与compute_n.py输出逐字一致。CI 跑sample_size_ab.pyA 与伪 B FAILB PASS。把总 N 拆开写的理由只写「共纳入 150 例」时审稿人无法判断这是分析集还是入组目标也无法核对脱落膨胀。声明段应同时出现每组分析 N、预留比例、每组入组 N、合计入组。表格化也行但数字必须与复算脚本同源。虚构例里合计入组 150 来自每组 75而不是凭空取整。何时需要换公式两独立样本 t、配对 t、两率比较、生存对数秩公式不同但烟测结构相同参数进 JSON复算进脚本声明只引用脚本输出。换公式时同步更新伪 B3 的「膨胀」定义有的设计用其他入组校正并重录金标准。不要在旧 t 检验脚本上硬套率检验数字。当天 25 分钟落地5 分钟填三列表锁先验效应量来源与侧别。8 分钟写入params_gold.json跑compute_n.py得到分析/入组 N。7 分钟把声明段数字改成复算结果跑sample_size_ab.py。5 分钟用伪 B1至B3 夹具确认 FAIL 仍可复现再贴自己的正文。跑烟测前确认params_gold.json与compute_n.py同目录缺文件时脚本应报错而不是把空话版判成 PASS。归档时连同effect_sources.csv一并提交便于换机器复现。踩坑把试验观察到的 d 写回「事先假设」。功效软件默认单侧方法段抄成双侧却不重算。只报总 N不报每组分析 N 与入组 N。脱落预留改了比例忘记重跑膨胀。参数文件与声明段各改各的无 CI 复跑。与缺失/主张烟测如何连用先冻结样本量参数再写招募与分析集 N缺失脱落篇核对分析集如何处理缺失统计主张篇核对结果句效应量。三套烟测共享「可打开产物」纪律但探针不同本篇看设计参数与复算不看插补脚本也不看结果 CI 措辞。复算链怎么写进声明段建议固定三句顺序不要打乱。第一句检验类型与侧别须与统计分析计划一致。第二句先验效应量来源 ID 与数值。第三句分析所需每组 N、脱落预留比例、入组每组 N 与合计并点名compute_n.py。审稿人只需打开参数文件与脚本即可核对第三句数字若第三句与脚本输出不一致即为伪 B3 同类失败。效应量来源表建议增加allowed_for_design列先验文献与元分析标 yes本研究观测标 no。验收时凡声明段出现 no 来源直接判事后功效。这样比只靠正则「本研究观测」更稳也能挡住换一种措辞的伪 B1。伪 B 夹具如何当回归测试把 A、B、伪 B1至B3 五份样本留在_w/sample-size-ab/每次改compute_n.py或金标准参数后整组重跑。期望不变A 与三个伪 B 保持 FAILB 保持 PASS。若某次改公式导致 B 变 FAIL先修声明数字再考虑更新夹具。不要为了让伪 B「好看」而放宽探针。协作分工临床作者锁适应症与最小临床重要差或可引用的先验 d统计作者锁检验类型、α、功效与复算脚本稿件作者只负责把三列表与声明段抄成与 JSON 一致的中文。任何人改预留比例必须触发重算并改声明禁止只改一处。若期刊要求把样本量计算放进附录附录数字必须与方法段、金标准 JSON 三处一致烟测应同时扫方法段与附录段落避免「正文漂亮、附录旧数」的分裂版本。 把附录文件名写进三列表产物列可与compute_n.py并列接受检查。事前论证一次性写清后期锁定若中期因方案修订必须改功效假设应开新版本参数文件并在方法段声明「修订前后两套 N」而不是覆盖旧 JSON 使人无法追溯。总结样本量与功效论证可以空话也可以伪完成。三列表把效应量来源、α、功效、脱落预留、检验类型钉成可核对真源A/B 烟测只放行能复算的 B并拦住事后功效、侧别不一致与脱落算不回。虚构例中每组分析 63、入组 75可由标准库脚本复现。改方法声明时复跑同一 CSV而不是凭「足够」收束。样本量论证表与禁区归档可用千笔-AIWritePaper 整理去掉产品名后三列表与脚本仍可独立使用。