PASS 的样本量估计功能真挺方便的，尤其你要做医学或社会科学研究时，能省不少力。它的界面友好，不用死记那些公式，点几下菜单就能算出需要的样本量，像Means → One Mean → Confidence Intervals这类操作路径直观。嗯，用起来顺手，数据一输进去，跑一下就能看到结果。

样本量估计的方式也多，像是区间估计、均数比较、比例估计，通通能搞定。比如你要估一个地区成年男子的平均身高，知道标准差和误差范围，设好α值，PASS 就能直接告诉你要调查多少人，还挺省事。

操作逻辑也比较贴近实际，它不是那种纯理论推导的软件，反而更像是给一线研究人员设计的。像预调查得出某个比例后，你就能用 PASS 估下正式调查得用多少样本，适合搞问卷的、做临床试验的、甚至社会调研的。

你要是数据不多又想稳点，可以先跑下Power，看看在这个样本数下你的有多靠谱。不然事后发现样本太少，得不出，那就尴尬了。

界面直观，而且文档写得蛮全的，配套的使用手册也给力，不管是均数、比例还是置信区间的估计方法，里面都讲清楚了。遇到不懂的，还能看看相关链接，比如这篇：点估计的局限性与区间估计的意义，补补理论背景也不错。

如果你正准备做一项调研，或者对样本量估计还比较生疏，蛮推荐你试试 PASS，尤其适合不想写复杂代码但又要做严谨统计的场景。