合适的样本量：保证在一定估计精度和检验功效的前提下，所需最少观察单位数。
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实验研究样本含量四要素：
（1）欲比较两总体参数的差值δ：愈大，样本含量越小
（2）有关总体变异性的信息：比较均数用标准差，比较频率用总体概率，变异性越大，样本含量愈多
（3）第I类错误概率的大小α：α越小，样本含量越多，双侧比单侧样本含量多，α一般取0.05
（4）第II类错误概率的大小β或检验功效（1-β）：β越小，样本含量越多，一般（1-β）>=0.8，β=0.2、0.1或0.05
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横断面研究样本量要素：
（1）单纯随机抽样调查资料样本量估算依据：个体的变异程度（大），调查精度（即测定值与真值之差与真值的比值高），置信程度（1-ɑ，高），对应的样本量（大）
（2）分层抽样调查资料样本量估算的依据：总体变异程度CV（用预调查数据估算），总体概率的猜测值P（用预调查数据估算），相对误差（自行规定），置信程度（自行规定）
（3）一阶段整群抽样调查资料样本量估计依据：总体变异程度CV（用预调查数据估算），总体概率的猜测值P（用预调查数据估算），相对误差（自行规定），置信程度（自行规定），采用设计效应进行调整
以上三者的样本量估计公式一致。
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样本量估计前，我们需要问自己三个问题：
（1）我们具体做的是什么类型的医学研究设计？如临床试验、实验研究、病例对照研究还是队列研究等等
（2）我们做的是什么资料研究？如单样本设计、配对设计、两独立样本设计、完全随机设计还是重复设计等等
（3）是分析均数还是频率？

通过这三个问题的答案，锁定样本量估计的公式，代入计算即可。

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我是小颖，有才有颜有爱的中级统计师
专研卫生统计学|医疗卫生评价体系|统计软件
欢迎点击我的头像，关注我，期待大家与我一起持续成长
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EAT-Lancet报告（EAT–Lancet Commission）曾提出一套星球健康膳食结构，目的是减少全球非传染性疾病的发病率和死亡率，同时提高食物体系的可持续性。《柳叶刀-星球健康》（The Lancet Planetary Health）近日发表一篇综述https://t.cn/A6Snsr3u旨在研究该膳食模式与整个生命过程中的认知功能的关系。研究指出，目前缺少针对特定年龄群体和特定食物的相关证据，以及长期摄入一种特定食物或同一食物组中的多种食物对认知功能产生的影响。此外，现有研究大多是横断面研究，不足以提供二者间的因果关系，因此需要大量前瞻性队列研究来填补这一研究空白。

在横断面研究中，非酒精性脂肪肝(NAFLD)与肉类消费有关。然而，只进行了少数前瞻性研究，它们没有检测肝纤维化。该项研究的目的是评估肉类消费的变化与NAFLD和显著肝纤维化的发生率和缓解之间的关系。
与持续低肉类摄入相比，持续高肉类摄入(在基线和随访评估中)与新发和/或持续NAFLD的风险增加2.55倍相关。红肉和/或加工肉的持续高消费量也显示了类似的关联。与持续低摄入量相比，持续高的红肉和/或加工肉制品摄入量与显著纤维化的几率增加4.77倍。
减少食用红肉和/或加工肉可有助于预防NAFLD和肝显著纤维化。
研究链接：https://t.cn/A6SaOKWi