摘要：护理研究的核心目标是通过科学方法提升患者照护质量，而样本量作为研究设计的基石，直接影响结果的可靠性与推广价值。相较于其他医学领域，护理研究常面临研究对象异质性高、干预措施复...
护理研究的核心目标是通过科学方法提升患者照护质量，而样本量作为研究设计的基石，直接影响结果的可靠性与推广价值。相较于其他医学领域，护理研究常面临研究对象异质性高、干预措施复杂、限制严格等现实挑战，这使得样本量计算需兼顾统计学原则与临床实践特殊性，在精准性与可行性之间寻求平衡。
研究设计的多元适配
护理研究涵盖横断面调查、队列研究、随机对照试验等多种设计类型，不同方法对样本量的需求存在显著差异。以横断面调查为例，需根据预期患病率、容许误差等参数选择公式。例如，某老年糖尿病患者饮食依从性研究通过预调查获得标准差12.18，设定容许误差1.28，最终计算出基础样本量348例。而对于干预性研究，效应量的预估直接影响样本量，若采用非劣效性设计还需考虑界值对检验效能的影响。
复杂研究模型如结构方程模型（SEM）对样本量提出更高要求。Thompson建议样本量至少为观测变量数的10-15倍，某护士创新行为研究因模型包含84个自由参数，最终确定样本量需达到6048例。这种指数级增长源于模型对协方差矩阵的拟合需求，样本不足易导致模型过拟合或收敛失败。
量表条目的倍增效应
护理研究常使用心理量表、生存质量问卷等工具，量表条目数直接决定样本量基数。Kendall提出的"自变量数目5-10倍"准则在护理领域广泛应用，某乳腺癌复发恐惧研究纳入31个自变量后，样本量扩展至300-600例。这种计算方式源于回归分析中每个变量需要足够案例支撑参数估计，避免共线性导致的统计效力下降。
条目倍增原则在验证性因子分析中更为严格。某护士职业倦怠量表开发时，将40个初始条目扩展后需200-400例样本，这既能保证因子载荷的稳定性，又可避免条目过多导致的被试疲劳性误差。实际操作中还需考虑量表信效度检验需求，例如克伦巴赫α系数计算要求样本量至少达到量表条目数的5倍。
约束下的参数调整
护理研究对象多为患者或特殊人群，审查常对风险暴露设置严格限制。此时需通过α值调整平衡统计效力与风险，某临终关怀研究中将α从0.05降至0.01，样本量相应增加42%。这种调整虽降低假阳性风险，但要求研究者预先通过敏感性分析验证结论稳健性。
脱落率补偿机制是护理研究的特殊考量。某社区老年健康干预研究预设20%脱落率，将理论样本量从384例提升至480例。实际操作中需区分主动脱落与被动脱落，对失访原因进行分层分析，避免补偿机制掩盖选择偏倚。例如术后疼痛管理研究发现，高龄患者脱落率显著高于年轻群体，需针对性增加该亚组初始样本量。
多中心研究的协同计算
跨机构合作已成为护理研究趋势，样本量分配需考虑中心效应。某全国性护士职业压力调查采用分层抽样，按东、中、西部医院数量比例分配6212例样本。这种设计既保证区域代表性，又通过分层随机降低组间变异。中心间标准差差异超过20%时，需采用不等比例抽样或引入混合效应模型修正。
质量控制参数直接影响多中心样本效能。某糖尿病护理干预研究设置中心内变异系数阈值，对超出范围的3个中心追加抽样150例。这种动态调整机制通过实时监测数据离散度，确保各中心贡献均衡有效。协同计算还需统一测量工具与操作流程，例如血压测量统一采用电子血压计，避免器械差异引入额外变异。
