选择合适的样本量是公共卫生研究中非常重要的一步，它直接影响到研究结果的有效性和可靠性。在确定样本量时，需要考虑以下几个方面：

首先，明确研究目的和假设。不同的研究目的对样本量的要求不同。例如，如果是为了估计某个参数（如患病率），则需要根据期望的精度来决定样本大小；如果是比较两组之间的差异，则需要基于预期的效果大小来估算。

其次，确定研究设计类型。横断面研究、病例对照研究和队列研究等不同的设计方案对样本量的需求也有所不同。通常情况下，干预性研究相比观察性研究可能需要更大的样本量以确保有足够的统计功效检测出实际存在的效应。

第三，考虑预期的效应大小。效应大小指的是你希望在研究中发现差异或关联的程度。一般来说，效应越大，所需的样本量越小；反之，则需更大规模的样本才能保证研究的有效性。

第四，设定显著性水平（alpha）和检验效能（power）。通常情况下，公共卫生领域的研究会采用0.05作为显著性水平的标准，并期望达到80%或更高的检验效能。这意味着有20%的概率无法检测到实际存在的效应（即II型错误），而95%的把握能够正确地拒绝无效假设。

第五，考虑失访率和数据缺失情况。在计算初始样本量时应适当增加一定的余量来弥补可能发生的参与者退出、失联或关键信息缺失等情况对研究结果的影响。

最后，可以利用专门的软件工具（如PASS, G*Power等）来进行更为精确地样本量估算。这些工具能够根据上述提到的各种因素自动计算出所需的具体样本数量。

总之，在选择合适的样本量时应综合考虑研究目的、设计类型、预期效应大小以及统计学参数等多个方面，以确保最终的研究结果既有效又可靠。