如何计算样本量大小

摘要：文章讨论了在进行研究时如何确定样本量，考虑了研究成本限制和预期的脱落率。通过一个计算样本量的例子，解释了如何调整样本量以应对预期的脱落情况。最后提及了nQuery是一个临床试验设计软件平台，其有助于高效设计临床试验并降低风险和成本。该平台受到生物统计学家和监督批准的研究人员的青睐，并为中国用户提供了特色采购渠道。

摘要：本文介绍了样本量计算的重要性及其在公共卫生硕士研究中的应用。文章详细阐述了样本容量的影响因素，包括α、β、容许误差、总体标准差或总体率等。文章还介绍了不同临床研究目的下样本含量的估算方法，以及样本量计算在不同临床试验设计中的应用，包括平行设计、交叉设计、析因设计和序贯设计。文章强调了在临床试验中正确估计样本含量的重要性，以确保研究结果的可靠性。同时，文章还提到了样本和样本容量概念设计图片的应用场景和素材格式要求。

摘要：本样本量计算教程讨论了如何估算非劣效性试验的样本容量，特别是在随机对照试验中评估降压新药A与标准药物B的效果比较。根据历史数据，标准药物B的高血压患者死亡率为10%，非劣效界值δ设为2%，α为0.025（单侧），把握度（1-β）为0.8。使用PASS软件计算，测试组和对照组各需约3532个研究对象。强调非劣效性界值δ的确定需结合临床专家意见，不得随意决定，且δ值需适中，避免样本量过大或不切实际。本研究旨在通过随机对照试验，评估新药A的降压效果是否不低于标准药物B。