在完成第三步并指定效應量后，我們可以進入第四步，即計算研究的樣本量或效果（power）。
一些樣本量確定方法允許更復雜的脫落形式，如事件分析中使用的情況，這些情況下的脫落將被視為第二步的未知參數。類似地，其他調整交叉或延遲應計的影響，如處理。
然而，有時樣本量可能受到研究成本的限制，如藥品制造成本或可用人群的規模。這在預算較小的學術環境中尤為重要。在這種情況下，考慮到第二步和第三步的假設以及可用樣本的大小，了解效果是非常有用的。這將決定研究的可行性，以及為當前研究得出有用結論的可能性。
能舉一個計算樣本容量的例子嗎？
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此外，我們將在研究過程中增加10%的假設總脫落量。為了計算調整后的樣本量，我們將總預期樣本量除以1，以減去預期脫落的比例0.10)。因此，我們將180除以0.9，本研究中調整的樣本量為200。
下周將是本系列的最后一篇文章，即確定適當樣本量的最后一步，請鎖定我們及時獲得完整的步驟。
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