两样本比例比较，样本量估计：R vs Stata
对于样本量，我得到了不同的结果，如下所示：
在R中
power.prop.test(p1 = 0.70, p2 = 0.85, power = 0.90, sig.level = 0.05)
结果：（所以 161）。
在Stata中
sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05)
结果：每组
为什么有区别？谢谢。
顺便说一句，我在SAS JMP中运行了相同的样本量计算，结果：（几乎与 R 结果相同）。
不同之处在于 Stata 的sampsi命令（自 Stata 13 起已弃用并替换为power）默认使用连续性校正，而 Rpower.prop.test()不使用（有关 Stata 使用的公式的详细信息，请参阅[PSS] power twoproportions）。这可以通过nocontinuity选项进行更改，例如，
sampsi 0.70 0.85, power(0.90) alpha(0.05) nocontinuity
每组产生 161 个样本。使用连续性校正会产生更保守的测试（即更大的样本量），并且随着样本量的增加，显然影响较小。
Frank Harrell 在bpower（他的Hmisc包的一部分）的文档中指出，没有连续性校正的公式非常准确，从而为放弃校正提供了一些理由。