我很想知道是否有人有特定的参考资料（文本或期刊文章）来支持医学文献中使用参数方法（即假设正态分布和一定的测量方差）执行样本量计算的常见做法何时使用非参数方法对主要试验结果进行分析。

一个例子：主要结果是给予某种药物后的呕吐时间，已知其平均值为 20 分钟（标准差为 6 分钟），但分布明显右偏。样本量计算是在上面列出的假设下完成的，使用公式

$n(\text{per-group})=f(\alpha,\beta) \times (2\sigma^2 /(\mu_1 - \mu_2)^2 )$ ,

其中根据所需的和误差而变化。$f(\alpha, \beta)$$\alpha$$\beta$

然而，由于分布的偏态，主要结果的分析将基于秩（非参数方法，例如 Mann Whitney U 检验）。

统计文献中的作者是否支持这种模式，或者是否应该进行非参数样本量估​​计（以及如何进行）？

我的想法是，为了方便计算，做上述练习是可以接受的。毕竟，样本量估计就是这样——已经做出了几个假设的估计——所有这些都可能有点（或非常！）不精确。但是，我很想知道其他人的想法，特别是想知道是否有任何参考资料可以支持这种推理。

非常感谢您的帮助。