使用R语言中的epiDisplay包进行效用分析：计算流行病学研究问题所需样本量

使用R语言中的epiDisplay包进行效用分析：计算流行病学研究问题所需样本量

介绍
在流行病学研究中，确定适当的样本量对于获得可靠的研究结果至关重要。样本量的计算通常基于研究设计、效应大小、显著性水平以及统计功效等因素。在R语言中，epiDisplay包提供了n.for.survey函数，可用于执行效用分析并计算所需的样本量。

安装和加载epiDisplay包
在开始之前，我们需要安装和加载epiDisplay包。可以使用以下命令完成安装：

install.packages("epiDisplay")

安装完成后，加载epiDisplay包：

library(epiDisplay)

计算样本量
使用n.for.survey函数来进行效用分析并计算所需的样本量。该函数需要提供一些参数，包括显著性水平、统计功效、预期的疾病发生率和暴露比例等。以下是一个示例：

n.for.survey(p1 = 0.2, p2 = 0.1, alpha = 0.05, power = 0.8, design = "unmatched", cluster = FALSE)

在上述示例中，我们假设预期的疾病发生率为p1 = 0.2，预期的暴露比例为p2 = 0.1，显著性水平为alpha = 0.05，统计功效为power = 0.8。我们还指定了研究设计为"unmatched"（非配对