在完成第三步并指定效应量后，我们可以进入第四步，即计算研究的样本量或效果（power）。
一些样本量确定方法允许更复杂的脱落形式，如事件分析中使用的情况，这些情况下的脱落将被视为第二步的未知参数。类似地，其他调整交叉或延迟应计的影响，如处理。
然而，有时样本量可能受到研究成本的限制，如药品制造成本或可用人群的规模。这在预算较小的学术环境中尤为重要。在这种情况下，考虑到第二步和第三步的假设以及可用样本的大小，了解效果是非常有用的。这将决定研究的可行性，以及为当前研究得出有用结论的可能性。
能举一个计算样本容量的例子吗？
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此外，我们将在研究过程中增加10%的假设总脱落量。为了计算调整后的样本量，我们将总预期样本量除以1，以减去预期脱落的比例0.10)。因此，我们将180除以0.9，本研究中调整的样本量为200。
下周将是本系列的最后一篇文章，即确定适当样本量的最后一步，请锁定我们及时获得完整的步骤。
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