樣本量的確定是臨床試驗設計中非常重要的一步，它直接關系到試驗的統計功效和結果的可信度。決定樣本量時需要考慮以下幾個因素：

1. 研究設計： 試驗設計，包括試驗類型（隨機對照、非隨機對照等）、預期效應大小、顯著性水平、統計功效等都會影響樣本量的計算。

2. 預期效應大?。?預期效應大小是指排痰機治療與對照組之間的預期差異。效應大小越大，需要的樣本量就越小。

3. 顯著性水平（α）： 顯著性水平表示在假設檢驗中拒絕零假設的概率。常見的顯著性水平通常為0.05。

4. 統計功效（1-β）： 統計功效表示試驗在存在真實效應時拒絕零假設的概率。通常設置在0.8或0.9。

5. 變異性（標準差）： 變異性越大，需要的樣本量就越大。在進行樣本量計算時，通常需要提前估計排痰機治療和對照組之間的標準差。

6. 研究類型和目標： 樣本量的需求還會受到研究類型和目標的影響。例如，如果試驗的目標是探索性研究或初步安全性評估，樣本量可能相對較小。

7. 失訪率和數據缺失： 考慮到試驗期間可能發生的失訪率和數據缺失，需要適度增加樣本量來彌補這些潛在問題。

具體計算樣本量的方法通常涉及到統計學上的假設檢驗，常見的方法包括 t 檢驗、方差分析、生存分析等。針對排痰機的具體試驗設計，建議咨詢統計學人士，使用合適的統計軟件進行計算。

總體而言，樣本量的計算需要在試驗設計階段仔細考慮，確保試驗具有足夠的統計功效，能夠檢測到實際的效應。不同的試驗可能需要不同的樣本量計算方法，因此好與統計學家或團隊合作，以確保計算的準確性和可行性。

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