医学研究样本量估算是令人头大的事情。其中，预测模型样本量估算也有很多朋友感兴趣的，同时也很困惑！
预测模型样本量估算包括两种方法，一种是大家熟知的EPV法，另一种则是精确法。
目前广为人知的一个概念是10倍EPV原则（10 events per variable)，即阳性事件数不少于开展回归纳入模型自变量数的10倍。
另外，精确法，或者说“公式法”，于2020年在BMJ杂志正式公布，所需的样本量旨在最小化模型过拟合，并确保关键参数（如模型截距）被精确估计。顾名思义，对于样本量的计算，该方法都需要用户根据相关文献指定关键参数的预期值。
参考文献：Riley RD, et al. Calculating the sample size required for developing a clinical prediction model. BMJ (Clinical research ed). 2020.
那么，两种方法哪种更合适呢？
10倍EPV这一概念广为流传，也深受国内外学者认可。近些年有大量的文章认为这种方法不严谨----的确，哪有这么绝对的说法。不过实际应用中，没有更简单的指导回归分析样本量计算的方法了，因此10 EPV仍然是最被认可的方法。
而精确法根据所需参数可知，想实现并不容易。因为，我们很难得到计算 样本量的准确的值，比如R^2, 比如Cox-Snell R^2、C指数等。
老郑认为，一般情况下，10倍EPV就够了，这种经验法简单粗暴，但一直以来被大部分的杂志所认可。而精确法，有能者可以试试，但我估计，真的算不好。
临床预测模型样本量计算简便方法
现在，无论是EPV法还是精确法，都可以在郑老师风暴统计平台去算样本量。
样本量计算网址：
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两种方法估算样本量，操作流程都非常简单，只要输入相应的参数，就能给出样本量计算结果！、
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