今天幾個外院的老師，瘋狂給我發(fā)微信，說sci論文修回了，審稿人要求給出power值，但他做的是生存分析，問我樣本量怎么計算，其實很簡答啊

R 中有多個包可以用于計算樣本量，特別是針對生存分析的樣本量計算。常用的 R 包包括：

pwr 包： 這個包提供了常見統(tǒng)計分析的樣本量計算，但對于生存分析它并不專門設(shè)計?？梢杂糜谟嬎闫渌愋偷慕y(tǒng)計檢驗（如 t 檢驗、方差分析等）的樣本量。

survPower 包： 這個包是專門為生存分析設(shè)計的，可以進(jìn)行生存分析的樣本量計算。它基于兩組的比較，常用于臨床試驗中。

powerSurvEpi 包： 這是另一個專門為生存分析設(shè)計的包，特別適用于 Cox 比例風(fēng)險模型中估計生存數(shù)據(jù)所需的樣本量。

Hmisc 包： 這個包包含很多統(tǒng)計工具，其中包括樣本量計算的功能，適用于各種回歸分析和生存分析。

給大家一個R代碼的示例

# 安裝 powerSurvEpi 包（如果尚未安裝）

# install.packages("powerSurvEpi")

library(powerSurvEpi)

# 參數(shù)解釋：

# - hr: 危險比 (hazard ratio)，即事件組與對照組之間的風(fēng)險比

# - p1: 暴露組中的事件發(fā)生率

# - p2: 未暴露組中的事件發(fā)生率

# - power: 所需的統(tǒng)計功效（通常為 0.8 或 80%）

# - sig.level: 顯著性水平（通常為 0.05）

# - rho2: 事件之間的相關(guān)系數(shù)（通常默認(rèn)為 0）

powerResult <- powerEpi.default(n = NULL, power = 0.8, hr = 1.5, p1 = 0.3, p2 = 0.5, sig.level = 0.05)

powerResult