在临床实践中，面对复杂多变的病例和大量数据，如何科学地分析和解读这些信息，以做出最准确的诊断和治疗决策，是每位临床医生面临的挑战，一个关键工具便是医学统计学。
问题提出：在临床研究中，如何确保样本量的选择既不浪费资源又能保证研究结果的可靠性和有效性？
回答：这要求我们运用医学统计学中的“样本量计算”原则，根据研究目的（如评估新药疗效、比较两种治疗方法的效果等）确定研究假设和预期效应大小，利用统计软件（如G*Power、PASS）根据α错误率（显著性水平）、检验效能（1-β错误率）以及预期效应大小，计算出达到所需精度的最小样本量，这一过程需考虑患者招募的实际情况、失访率及数据丢失等因素，确保样本量既不过大也不过小，既经济又高效，通过这样的科学计算，我们能够更合理地设计临床试验，为临床决策提供坚实的数据支持。
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