PASS软件样本量计算方法详解与操作步骤实例解析

PASS软件计算样本量的技术文档

1. 软件功能定位与核心应用场景

PASS（Power Analysis and Sample Size）是由美国NCSS公司开发的统计效能分析与样本量计算专业工具，其核心功能是通过预设的统计检验模型，量化研究所需的样本量或评估现有设计的检验效能。相较于传统手动计算或免费工具（如GPower），PASS覆盖了超过1100种统计检验场景，包括均数比较、率差异分析、生存分析、非参数检验及复杂协方差设计等，尤其适用于医学研究、临床试验、社会科学及市场调研等需要精确样本量规划的场景。

PASS软件计算样本量的核心优势体现在：

2. 系统配置与安装要求

2.1 硬件与软件环境

2.2 安装与验证流程

1. 安装步骤：

2. 授权激活：需购买正版授权密钥，试用版功能受限但支持基础操作学习。

3. 基础操作流程与参数配置

3.1 选择统计检验类型

用户需根据研究设计选择对应的检验模块。例如：

3.2 输入关键参数

以两组率比较的非劣效性检验为例：

1. 检验类型：设定为非劣效性（Non-inferiority），输入界值Δ（如-1.5）；

2. 效应参数：试验组与对照组的预期率（如65% vs. 50%）、标准差（若为连续变量）；

3. 误差控制：α=0.05（双侧）、检验效能1-β=0.9；

4. 样本分配比：默认1:1，可自定义比例（如2:1以增加试验组样本）。

3.3 生成结果与解读

点击“Calculate”后，PASS输出以下核心信息：

4. 复杂研究设计的样本量计算实践

4.1 协方差分析（ANCOVA）

对于含协变量的设计（如基线血压调整后的疗效评估），需在`ANCOVA`模块中输入协变量数量及其与因变量的相关性系数。例如，若协变量可解释20%的方差，样本量需求将显著降低。

4.2 生存分析与时依风险

在`Survival Analysis→Log-Rank Tests`中，需指定风险比（HR）、失访率及研究时长。PASS支持基于指数分布或Weibull分布的复杂生存模型，适用于肿瘤临床试验。

4.3 多中心研究的样本量调整

通过`Cluster Randomization`模块，可设置组内相关系数（ICC）以校正中心效应。例如，ICC=0.05时，样本量需增加约10%以维持检验效能。

5. 常见问题与优化建议

5.1 参数估计不准确

5.2 软件计算与实际需求冲突

5.3 跨平台协作与结果导出

PASS支持将计算结果导出为HTML、PDF或Excel格式，便于嵌入科研方案或基金申请书中。团队协作时，建议使用“参数预设文件”（.pass格式）统一配置标准。

6.

PASS软件计算样本量的功能深度与操作便捷性使其成为科研设计与临床试验的核心工具。用户需结合具体研究问题选择检验模型，并通过敏感性分析验证参数的稳健性。随着2025版新增机器学习集成模块，PASS将进一步支持基于大数据的样本量预测，推动研究方法学革新。

> 注：本文操作示例基于PASS 2025版本，历史版本可能存在界面差异，建议通过官方网站或科学软件网（www..cn）获取最新教程。