如果您第一次接触样本量计算，我们建议您先阅读文章《样本量估算和把握度计算的那些事》。
下面是对本模块操作的具体介绍。本模块通过填写相关参数，直接生成可以放在基金申请书或论文中的样本量和
把握度计算结果。
参数注释：
1、试验组的率：即第一组样本率（可写男性），参考上例，应填0.65
2、对照组的率：即第二组样本率（可写女性），应填0.7
3、试验组与对照组的比例：默认1，一般应在0.25-4之间选填
4、单双侧：默认双侧，一般无需更改
5、Ⅰ类错误：默认0.05，无需更改
6、Ⅱ类错误：默认0.2，可更改为0.1（需要更多样本量）
7、失访率：预计失访比例，默认0.2，可在0.05-0.2之间选填
1、试验组的样本量：参考上例，应填100
2、试验组的率：可填男性对新冠疫苗的接受度，应填0.61
3、对照组的样本量：参考上例，应填100
4、对照组的率：可填女性对新冠疫苗的接受度，应填0.71
5、Ⅰ类错误：默认0.05，无需更改
6、单双侧：默认双侧，一般无需更改
特注说明:
依据填写的参数，根据相关公式计算样本量和把握度，本平台保证公式及计算过程的正确性，
计算结果与PASS等软件结果基本一致（不一致是因为保留小数规则不同）。
计算方法的选择、相关参数的准确性决定样本量计算结果的准确性。
样本量计算实例
公众对新冠疫苗接受度是新冠疫情前期的研究热点，医生小z计划开展一项研究，
调查男性和女性对新冠疫苗接受度是否有差异，通过查文献（或预调查）
得知：男性对新冠疫苗接受度为65%，女性为70%。小z提出一个问题：该如何计算样本量呢？
本研究的目标是比较男性和女性对新冠疫苗接受度（率）是否有差异。
因此我们使用“两组独立样本率比较的样本量计算”模块
数据样例:
可点击下载word文档进行下载
结果解读:
结果提示：试验组（即男性）样本量为1374，对照组（即女性）样本量为1374。假定失访率为20%，则男性至少需要样本量1718，女性至少需要样本量1718
把握度计算实例
医生小z调查了100名男性和100名女性，通过问卷询问他们对新冠疫苗的态度，发现男性对新冠疫苗接受度为61%，
女性为71%，组间没有统计学差异（p=0.136），即研究提示男性和女性对新冠疫苗接受度不存在差异。
那我们对此结果的把握度有多大呢？我们使用“两组独立样本率比较的把握度计算”模块
数据样例:
可点击下载word文档进行下载
结果解读:
本研究的Ⅱ类错误β=0.677（假阴性可能性），把握度为32.3%，即我们仅有32.3%的把握保证这个阴性结果是可重复的，男性和女性之间是否真的没有差异，还需要后续大样本数据的验证
