动物实验设计应遵循实行“3R原则”，包括实验动物的替代、减少和优化原则，其中减少即指尽量减少实验动物的数量。查阅文献，并未发现对实验动物数目有绝对要求，但在减少的同时，一定要满足统计学要求。统计学上要求一般至少每组有6个可用数据，才有意义。

一般小鼠的每组一般不少于10只；

一般大鼠每组不少于6只；

大动物等级越高，价格越贵，根据情况可适当减少，但一般不能少于4-5只。

作为实验设计者，我们不仅仅知其然，也要知其所以然。

1、为什么要进行样本量估算？

 

• 科学性要求：使研究设计更加严谨。

• 伦理学考虑：对于实验动物研究者应当遵循3R原则，即替代（replacement），减少（reduction）和优化（refinement）。估算实验动物的样本量则着眼于第二个R—减少（reduction）。

• 对可行性的评估需要：从人、时、物力等等方面对方案的可执行性进行充分的评估。

 

2、动物实验样本量的确定依据和计算方法

 

实验动物的样本量估算其实和临床研究样本量估算的原理相同，都需要通过研究的效应量进而估计得到所需样本数量，以此获得足够的效能（power）来进行统计分析并得出相对可靠的结论。

1、确定依据（这些方法的可信度由强到弱）：

1.预实验结果：可信度最高

2.文献总结情况（meta分析之类的当然最好）：有的时候没做预实验，但是别人做过类似的，或者参考以前的研究结果，那就用这种方法：把别人做过的相似的研究总结一下。

3.既往文献常用的样本量（惯例）：没有过类似的实验，那就看别人研究一般都用到多少。

2、计算方法

1、方法1

需要已知的最重要的参数为：

• 效应量（各组关键指标的均数）

• 标准差（各组关键指标的标准差）

• 一类错误概率（α）

• 统计功效（power=1-β），其中β为二类错误概率

  通常还要考虑如模型失败，动物死亡等原因造成的损耗率，通常在10-20%左右。该方法也是临床试验中样本含量估算的常用方法，优势在于结果稳健且易于解释。但它也并非完美无缺，因为需要提前通过预实验或发表文献中获取每组动物的效应量和其标准差。

一般是基于t检验（两组均数）或者F检验（多组均数）计算样本量。

 

基于t检验计算样本量

 

基于F检验计算样本量