可以看到，申请者主要关注某个指标的诊断/预测价值，那怎么估算样本量呢?我们知道，评价诊断或预测价值时，可以选择如下指标：ROC曲线下面积(AUC)或灵敏度、特异度。
第一种情况，以AUC为主要指标估算样本量
研究假说是：待评价指标具备较好的诊断价值，AUC大于0.5。可以借助PASS11软件中“DiagnosticTest(ROC)”---“Testfor One ROC Curve”模块进行样本量估算。
标书或者文章中可以这么写：本研究假说为指标A能有效区分患者和健康对照，研究假说为：指标A的ROC曲线下面积大于0.5。前期预实验(或查文献)获知指标A的ROC曲线下面积为0.7，在α=0.05(单侧)，β=0.1，组间比例1:1，采用PASS11估算样本量。结果发现，至少需要纳入患者33人，对照33人。考虑10%的失访率，研究纳入患者37人，对照37人。
第二种情况，采用灵敏度和特异度评价诊断或预测价值。可以借助PASS11软件中“DiagnosticTest(ROC)”---“Testfor One Sample Sensitivity and Specificity”模块进行样本量估算。
标书或者文章中可以这么写：本研究假说为指标A能有效区分患者和健康对照，研究假说为：指标A的灵敏度和特异度均大于0.5。前期预实验(或查文献)获知指标A的灵敏度为0.7，特异度为0.7，在α=0.05(单侧)，β=0.1，组间比例1:1(患病率为0.5)，采用PASS11估算样本量。结果发现，至少需要纳入106人，其中患者53人，对照53人。考虑10%的失访率，研究纳入患者59人，对照59人。
(患病率P指的是研究对象中患者的比例，如果患者和健康对照的比例为1:1，则P应为0.5。如果患者和健康对照的比例为2:1，则P约为0.67。)
第三种情况，通过估算灵敏度的置信区间获知患者样本量，通过估算特异度的置信区间估算对照组样本量。可以借助PASS11软件中“ConfidenceIntervals”---“Proportions”---“Confidence Intervals for One Proportion”模块进行样本量估算。
标书或者文章中可以这么写：本研究假说为指标A对于术后并发症的发生具有一定的预测价值。查文献获知，A的灵敏度=0.7，特异度=0.8。通过估算灵敏度和特异度的可信区间来估算样本量，在α=0.05，置信区间的宽度为0.2，采用PASS11计算样本量分别为89人和70人。要求至少89人发生并发症，至少70人未发生并发症。预实验发现并发症发生率为60%，则需纳入175人(89/0.6=149,70/0.4=175)，才能保证并发症发生人数不低于89人，未发生并发症的人数不低于70人。考虑10%的失访率，纳入患者193人。