主要观点总结
本文介绍了样本量计算的重要性及方法。在进行样本量计算时，需要考虑研究目的、设计、总体平均数、标准差或总体率等因素。文章详细阐述了样本量计算的常用方法，包括公式法、经验法和软件工具法，并给出了一个实际研究案例的样本量计算示例。
关键观点总结
关键观点1: 样本量计算的重要性
样本量的大小对于研究结论的准确性、统计效力具有重要影响。在设计研究时，需要确保样本量既能保证研究的经济性和省力性，又能确保研究结论的可靠性。
关键观点2: 样本量计算的基础要素
在进行样本量计算时，需要考虑研究目的、设计、总体平均数、标准差或总体率等要素。其中，总体平均数、标准差或总体率是计算样本量的重要参数。
关键观点3: 样本量计算的常用方法
样本量计算可以采用公式法、经验法和软件工具法。公式法通过特定的计算公式计算样本量，经验法借鉴前人的经验或领域内的常用样本量进行估算，软件工具法利用专业的样本量计算软件或在线工具进行计算。
关键观点4: 实际研究案例的样本量计算示例
文中以一个关于慢性疼痛患者足底压力减轻疼痛程度的横断面研究为例，详细展示了样本量的计算过程。通过公式法和软件工具法的对比，说明了样本量计算的具体操作。
文章预览
来源：丁香科研 不知道你有没有遇到这样令人崩溃的场景： 开题时，专家问：「你的样本量怎么算的？」 投稿时，编辑问： 「你的样本量怎么算的？」 所以，你的样本量到底是怎么算的？在 研究设计中，样本量计算很重要，一个合适的样本量才能确保研究结论准确可靠，并且有足够的统计效力。 但是究竟需要纳入多少病例才能在既经济又省力的前提下，又不会被 diss 呢？我来分享一些样本量计算的方法。 一、进行样本量计算的基础知识 在进行样本量计算时，我们需要考虑以下几个要素： 另外，还要考虑总体平均数（ μ ）、标准差（ σ ）或总体率（ π ）等；μ 、σ 、π 一般未知，通常以样本的平均数、标准差、样本率作为 估计值 ，可以通过 预试验、查阅文献、经验估计 而获得。 二、样本量计算的常用方法 公式法 ：通过样本量计算公
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