样本量是统计学中的一个重要概念，它指的是在研究或调查中所使用的观察单位或个体的数量。选择合适的样本量对于确保研究结果的准确性和可靠性至关重要。如果样本量过小，可能会导致研究结果缺乏代表性，从而影响结论的有效性；反之，样本量过大则可能导致资源浪费，并可能增加数据分析的复杂度。
确定样本量时需要考虑的因素包括预期效应大小、显著性水平（α）、检验功效（1-β）以及总体标准差等。此外，具体的研究设计也会对所需样本量产生影响。例如，在随机对照试验中，为了比较两组之间的差异，通常需要更大的样本量来提高统计功效；而在横断面研究中，则可以根据研究目的和可用资源灵活调整样本量。
总之，合理地确定样本量不仅有助于提高研究的质量，还能有效利用有限的研究资源，确保研究结果能够为科学决策提供有力支持。
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