很多人都关注的点——样本量计算问题
确定样本含量大小的基本原则是在保证研究结论具有一定可靠性和精确度的前提下，选定最少的试验或调查对象例数。样本含量估计既可通过公式计算，也可以查表得到。但二者都必须事先确定如下指标：（1）总体平均数（μ）、标准差（σ）或总体率（π）等。μ、σ、π一般未知，通常以样本的 t、S、P作为估计值，可以从预试验、查阅文献、经验估计而获得；
（2）处理组间的差别δ：所比较的两个总体参数间的差别δ，如δ=μ1-μ2或δ=μ2-μ1。由于研究者无法得到总体参数的信息，可以通过预试验来估计或用临床上认为有意义的差值（假设）来代替；
（3）第一类错误（弃真）的概率α，即检验水平。α值越小，所需样本含量越多，通常取α=0.05或α=0.01。
（4）统计检验的效能（1-β，其中β为第二类错误的概率），即在特定的α水准下，若总体间确实存在差异，该次试验能发现此差异的概率。统计检验效能越大，所需样本例数越多。通常取β=0.05或β=0.10，此时的检验效能分别为90%或80%。一般临床试验的检验效能不能低于75%，否则可能出现非真实的阴性结果。
（5）单侧还是双侧的问题，需要根据专业知识来定。以未知总体与已知总体均数比较为例，通常的假设检验的目的是两个总体是否相等，备择假设是μ≠μ0，即μ可以大于μ0，也可以小于μ0，因此是双侧检验。但是如果从专业知识的角度判断μ不可能大于μ0（或者是μ不可能小于μ0），这就是单侧的检验，此时备择假设为μ<μ0（或者是μ>μ0）。
在试验方案设计中应交代以上参数的设置要求，并通过相应的样本含量计算公式，估计出每组的样本例数。
很多人都在关注——样本量计算问题
确定样本含量大小的基本原则是在保证研究结论具有一定可靠性和精确度的前提下，选定最少的试验或调查对象例数。样本含量估计既可通过公式计算，也可以查表得到。但二者都必须事先确定如下指标：（1）总体平均数（μ）、标准差（σ）或总体率（π）等。μ、σ、π一般未知，通常以样本的 t、S、P作为估计值，可以从预试验、查阅文献、经验估计而获得；
（2）处理组间的差别δ：所比较的两个总体参数间的差别δ，如δ=μ1-μ2或δ=μ2-μ1。由于研究者无法得到总体参数的信息，可以通过预试验来估计或用临床上认为有意义的差值（假设）来代替；
（3）第一类错误（弃真）的概率α，即检验水平。α值越小，所需样本含量越多，通常取α=0.05或α=0.01。
（4）统计检验的效能（1-β，其中β为第二类错误的概率），即在特定的α水准下，若总体间确实存在差异，该次试验能发现此差异的概率。统计检验效能越大，所需样本例数越多。通常取β=0.05或β=0.10，此时的检验效能分别为90%或80%。一般临床试验的检验效能不能低于75%，否则可能出现非真实的阴性结果。
（5）单侧还是双侧的问题，需要根据专业知识来定。以未知总体与已知总体均数比较为例，通常的假设检验的目的是两个总体是否相等，备择假设是μ≠μ0，即μ可以大于μ0，也可以小于μ0，因此是双侧检验。但是如果从专业知识的角度判断μ不可能大于μ0（或者是μ不可能小于μ0），这就是单侧的检验，此时备择假设为μ<μ0（或者是μ>μ0）。
在试验方案设计中应交代以上参数的设置要求，并通过相应的样本含量计算公式，估计出每组的样本例数。
以下是分享的样本量计算软件，英文版，有实例，大家共同学习进步！
其实这是公卫专业的基础知识，对于临床来说也应该了解，但是现在临床人员写论文都是希望样本量越大越好，这对于各类成本的节省来说，其实是完全没必要的。 特别好的东西，学习了。 不懂?????????????????????? 不懂??????????????????????
对统计不熟悉其实不要紧，关键就两句话：
第一，不管是调查、试验等，需要多少样本是需要计算或者估算的，不是随便多少都恰当；
第二，到底需要多少样本，是可以根据设计、专业上的参数可以估算的，这个可以找人帮忙。 下载了，怎打不开呢？
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