比如有一种材料，应用后其(3000个中有15个不良)不良率为0.5%，现在得到一种新的材料，其不良率可能低于0.5%，需要进行实验评估，那么至少需要多少样本量就才可以进行比较？
根据以上数据，可以确认吗？

持续请教jeff5926：
你np〉5经验公式中的p应该指的是已知基准比例。但是按照这个公式，假设我抽了1000个样本，发现其中有3个不良。通过单比例检验我只能作出新旧材料之间没有明显差异的结论。无法断定新旧材料有明显差异。我测试了一下，当抽样1000个时，惟有只出现一个次品时，才能断定有改善。在实际操作中很不容易运用，也容易产生误判。（拒真风险太大）

Test and CI for One Proportion

Test of p = 0.005 vs p < 0.005

Exact
Sample X N Sample p 95.0% Upper Bound P-Value
1 3 1000 0.003000 0.007735 0.264


在使用单比例样本空间计算时，假设新品的预测不良率分别为0.001、0.002、0.003、0.004、0.0045，a风险是0.05，b风险是0.1，根据计算的结果，样本空间还是大的让我无法接受。


Power and Sample Size

Test for One Proportion

Testing proportion = 0.005 (versus < 0.005)
Alpha = 0.05

Alternative Sample Target Actual
Proportion Size Power Power
1.00E-03 1532 0.9000 0.9002
2.00E-03 3336 0.9000 0.9000
3.00E-03 8659 0.9000 0.9000
4.00E-03 38773 0.9000 0.9000
4.50E-03 162882 0.9000 0.9000

所以在实际操作中我感觉单比例样本空间计算以及单比例假设检验很不实用。
不知道有没有更好的解决方式。