本研究为横断面设计，结局指标为患病率。根据前期文献，预期目标人群某病的患病率p约为25.11%，α取0.05，容许误差$\delta$取0.1*p，总体大小未知，根据公式估计所需样本量大约为1146人。考虑到10%的数据不完整，最终纳入1274人。

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需要输入的参数：

α=0.05，p=0.2511，$\delta$=0.02511，AR=0.1

• $\alpha$，一类错误，检验水准，结果为假阳性的概率。α越小，即检验水准要求越高，正态分布对应的Z值越大，样本量要求越大。
• $p$，预期现患率，可以通过查阅文献或者小规模的预调查得到。
• $\delta$，容许误差，等于预测参数的置信区间宽度的一半，反映调查结果精确性的要求。容许误差越大，所需样本量就越小，一般采用d=0.1×p。
• $AR$，预估失访、数据不完整等原因导致实际样本量减小的比例，常取0.1或0.2。
• $N$，总体大小，一般未知，使用无限总体的计算公式。当明确总体个数时，输入对应值，可采用有限总体的计算公式。
• 注意: 率的样本量计算公式仅适用于n×p>5的情况，如果n×p≤5则宜用Poisson分布的方法来估算样本量，可采用“Poisson分布期望值的可信限简表”进行样本量确定。

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• 页面计算码：样本量计算花费开发者（黄桥）大量时间进行整理和网页开发，请关注作者个人公众号，发送“计算码”获取最新码。