解讀研究證據往往複雜得讓人如墮五里霧中。為了提供一些明確的進路，美國麻省理工大學的貧窮問題行動研究室（The Abdul Latif Jameel Poverty Action Lab）剛發表了一份非正式的指引，描述各項因素會如何影響隨機化評鑑研究（Randomised evaluations）偵測計劃效果的敏銳度，亦即統計功效（Statistical power）。這份《決定樣本數和統計功效的六項指標》指引（Six Rules of Thumb for Determining Sample Size and Statistical Power），描述了這些因素之間的關係如何影響研究之設計及結果。
指引中的重點包括：
- 較大的樣本數（Sample size），即一項研究的參與者數量較多，可提高統計功效。
- 如效應值（Effect size）小，較大的樣本數可幫助達致一定程度的統計功效。
- 評估小型計劃時，需要較大的樣本數。
- 如不同研究參與者果效錄得巨大差異，則需加大樣本數目。
- 研究對象應平均分派至實驗組及控制組。
- 在隨機化評鑑研究中，按聚類（Cluster）或群組（Group）隨機分派，比按個體隨機分派之功效低。
另一份隨指引發表的文件，亦解釋了進行統計功效不足的評鑑有何風險。有關文件亦可於此網頁瀏覽。