T-检验的控制组/实验组的最佳样本大小

确定T-检验的最佳样本大小需要进行统计功效分析。统计功效分析可以帮助确定实验所需的样本大小，以便能够检测到预期效应的差异。

下面是一个使用Python进行统计功效分析的示例代码：

import numpy as np
from statsmodels.stats.power import TTestIndPower

# 设定参数
effect_size = 0.5    # 预期效应大小
alpha = 0.05        # 显著性水平
power = 0.8         # 统计功效

# 创建功效分析对象
power_analysis = TTestIndPower()

# 计算样本大小
sample_size = power_analysis.solve_power(effect_size=effect_size, alpha=alpha, power=power)

print("最佳样本大小: ", sample_size)

在上述代码中，我们首先设定了预期效应大小（effect_size）、显著性水平（alpha）和统计功效（power）。然后，我们使用TTestIndPower类创建了一个功效分析对象。最后，使用solve_power方法计算出最佳样本大小，并将其打印出来。

请注意，实际的样本大小可能需要根据具体问题的背景和要求进行调整，这里的示例代码只是提供了一种计算最佳样本大小的方法。