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在Pass软件中估算样本量时，需要考虑以下几个因素：

研究目的：明确研究的目的和目标，以便更准确地估计所需的样本量。例如，如果研究目的是评估某种治疗方法的效果，那么样本量应该足够大，以确保结果的可靠性。

预期效应大小：根据研究目的，确定预期的效应大小。效应大小可以通过统计方法（如Cohen"s d、Hedges" g等）或临床经验来估计。一般来说，效应大小越大，所需样本量越小；反之，则越大。

置信水平和误差范围：设定研究的置信水平和允许的最大误差范围。例如，95%的置信水平意味着可以有5%的概率错误地拒绝真实效应的存在。同时，还需要确定总体标准差和样本标准差。

抽样方法：根据研究设计选择合适的抽样方法。例如，简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。不同的抽样方法会影响样本量的大小。

预期响应率：如果研究涉及特定人群，需要估计该人群的预期响应率。响应率越高，所需样本量越小。

数据缺失处理：考虑数据缺失的处理方式。如果采用多重插补法，样本量会相应增加。

其他因素：还需要考虑其他可能影响样本量的因素，如研究时间、资源限制等。

综合以上因素，可以使用以下公式估算样本量：

n = (Z^2 p (1-p)) / E^2

其中：n为所需样本量；Z为正态分布的临界值，通常取1.96；p为预期效应大小；E为允许的误差范围。

根据上述公式和实际情况，可以计算出所需的样本量。

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