实验动物是构建研究模型的必备素材，是新药研发，生理病理机制，毒理学，药物代谢动力学研究中不可缺少。对于实验动物研究者应当遵循 3R 原则： 替代（replacement）， 减少（reduction）和 优化（refinement），最优样本量估计着眼于减少（reduction）。

目前，动物实验的样本量估计有两种方法：

（1）基于功效检验的样本含量估算：一般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等信息，根据公式，设置检验效能等信息，计算最优样本量。当关键指标的既往信息难以获取，或者估计不准确时，该方法使用受限。

（2）基于收益递减法则的样本含量估算

通过方差分析的自由度（E）进行估算：

E=各组实验动物之和-组数

E 的取值范围应在 10-20 之间，

当计算的 E 小于 10 则说明应当增加每组的动物数量，以此提高其产生显著性水平结果的可能；当计算的 E 大于 20 时则说明估算的动物数量过多，并不能继续提高其产生显著性水平的结果的可能，造成实验动物的浪费，所以应当减少每组的动物数量。

参考文献：

[1] Charan, Jaykaran, and Tamoghna Biswas. “How to calculate sample size for different study designs in medical research?.” Indian journal of psychological medicine vol. 35,2 (2013): 121-6. doi:10.4103/0253-7176.116232.

[2] Charan, Jaykaran, and N D Kantharia. “How to calculate sample size in animal studies?.” Journal of pharmacology & pharmacotherapeutics vol. 4,4 (2013): 303-6. doi:10.4103/0976-500X.119726