为什么我们总是“算不对”样本量？
面对“研究对象需要多少例？”这个灵魂拷问，一头雾水。
被“α错误、β错误、检验效能、效应量…”这些统计术语绕得云里雾里，公式看不懂，软件不会用？
辛辛苦苦做完研究，收集完数据，却被导师一击致命：“样本量不足，结论不可靠！”
样本量的计算，正是横亘在无数科研小白（尤其是医学研一新生）面前的第一座，也是最重要的一座“统计学大山”。对于新手而言，主要的难点在于：
1️⃣概念抽象难懂：什么是“效能”（Power）？为什么通常是80%？α和P值有什么关系？这些概念孤立学习非常枯燥，难以联系实际。
2️⃣参数选择困难：文献里找不到参考值怎么办？往往只能“拍脑袋”决定。
3️⃣软件操作壁垒：PASS、G*Power等专业软件学习成本高，各种数值含义也不清楚，不知道如何选择和填写。
4️⃣与实际应用脱节：理论学习感觉会了，一到自己独立操作，依然无从下手。
良好的开始是成功的一半，一个经过严格计算的样本量是研究可信度的第一块基石。
这场【样本量计算】直播课，就是为扫清这些障碍而来！我们不讲枯燥的理论，只讲最直接的“实战”应用，化繁为简，带你彻底攻克样本量计算！
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