功效分析是指试图确定统计检验功效（即拒绝错误零假设的概率）或达到给定功效所需的样本量（即您可以通过单击此处搜索交叉验证以获取有关功率分析的更多信息：$N$功率分析， 这里：力量，或者可能在这里样本量.

用于功率分析的免费软件：

• G*功率
• PS：功效和样本量计算器
• Optimal Design 软件- 多层次和纵向研究的统计功效分析

提供免费样本量计算器的网站：

• Russ Lenth有一个基于 Java 的网络应用程序
• Michael Friendly有一个用于 ANOVA 设计的功效分析/样本量计算器
• 罗林布兰特比较两个比例的网页
• OpenEpi具有用于基本流行病学研究设计的样本量/功效计算器。
• webpower一个基于 Web 的电源分析界面（基于下面列出的软件包），适用于不使用 R 的人

具有功率分析库/模块的开源编程语言：

• R包：

  • pwr是最古老的功率分析库；一些介绍性信息可以在Quick-R上找到
  • Power : 计算假设检验的功率和水平表
  • Power2Stage：通过模拟的 2 阶段 BE 研究的功率和样本大小分布
  • powerAnalysis : 实验设计中的功率分析
  • powerGWASinteraction : GWAS 交互的功率计算
  • powerMediation：用于中介分析、简单线性回归、逻辑回归或纵向研究的功率/样本大小计算
  • powerpkg：受影响同胞对和 TDT 设计的功率分析
  • powerSurvEpi : 流行病学研究生存分析的功效和样本量计算
  • PowerTOST：基于两个单侧 t 检验 (TOST) 的功效和样本量，用于（生物）等效性研究
  • longpower：纵向数据线性模型的功率和样本大小
  • webpower：“用于进行基本和高级统计功效分析的工具集合”（也是一个网站）

• 有一个Python模块statsmodels可以运行一些功率分析。这里有一些信息。