计算公式一

参数说明：

1. 是表示实验组和对照组的综合方差,对于比例类指标，=,其中是对照组的指标;
2. 
3. 是实验组和对照组的指标差值，通常可以根据校验灵敏度MDE和指标均值计算得到

计算公式二

1. 是实验组和对照组的指标差值

下面是javascript代码样例：

function num_subjects(alpha, power_level, p, delta) {
    if (p > 0.5) {
        p = 1.0 - p;
    }
    var t_alpha2 = ppnd(1.0-alpha/2);
    var t_beta = ppnd(power_level);

    var sd1 = Math.sqrt(2 * p * (1.0 - p));
    var sd2 = Math.sqrt(p * (1.0 - p) + (p + delta) * (1.0 - p - delta));

    return (t_alpha2 * sd1 + t_beta * sd2) * (t_alpha2 * sd1 + t_beta * sd2) / (delta * delta);
}

举个例子，假设，=25%，则,一类错误, 二类错误，计算得到最小样本量为num_subjects(0.05, 0.8, 0.2, 0.05)=1030

参考文档

1. http://powerandsamplesize.com/Calculators/Compare-2-Means/2-Sample-Equality
2. https://www.abtasty.com/sample-size-calculator/
3. https://www.evanmiller.org/ab-testing/sample-size.html