我有三种处理方法(野生型、突变体1和突变体2(；我请求输入关于如何决定具有高统计能力(1-β=0.8(的统计显著性(α<0.05(的样本量的信息。
问题
我知道我们需要效应大小的信息。如果我们事先不知道预期的效果大小，我们就会处理这个问题；估计效应大小的试验性实验。在这种情况下，如果我们想通过试验来估计效应的大小；一开始的样本量是多少；高(n=10(还是低至n=3？治疗中的n＝3是否可以提供对效果大小的良好估计，或者n＝10更好地获得该估计。让我们具体一点；如果我们有最大n=10的资源，并且我们可以在n=3或n=10之间进行选择
这个问题最好在https://stats.stackexchange.com.
我不鼓励你尝试从低n的试点实验中估计效应大小。你的估计会很嘈杂，而且很少这样做(至少在我的神经科学领域(。相反，我建议你根据文献来估计你的效果大小。其他人是否测量过与你计划做的类似的事情？他们使用的样本量是多少？他们报告了什么样的影响大小。
如果你打算进行试点研究，我建议你提前注册你的实验设计(https://www.cos.io/initiatives/prereg)。类似于：
我们将在30只小鼠(每组10只(的队列中测试突变1和突变2对XXXX(与野生型相比(的影响。根据这项研究的结果，我们将进行功率分析，并在p=0.05时功率为0.8所需的样本量中重现实验。
我们将动物排除在功率分析之外的标准是。。。。。
估计效应大小的统计检验将是……"；
等。