样本量算错了会怎样：把握度与试验可信度

研究说了什么

样本量计算需要预先设定效应量、标准差、显著性水平与把握度（统计功效）。把握度不足时，即使干预真实有效，试验也可能因样本太少而得到阴性结果；反之无计划的超大样本会让微小噪声也达到显著。

为什么重要

许多小样本「探索性」研究被当作结论引用，但其把握度常常低到不足以 Detect 合理效果。读者看到阴性结果时，应先问一句：这个试验的样本量，有没有能力发现它声称不存在的差异。

证据与边界

样本量规划是方法学基础，本文属 insufficient 级指引，不评价任何具体试验。注意：估算依赖预先假设，假设偏差会传导到结论；相关性不等于因果，样本大并不自动意味着发现了因果效应，只意味着估计更精确。