影响样本量估计的主要参数包括A. 检验水准B. 组数C. 双侧还是单侧检验D. 检验效能E. 效应量大小

步骤 1：理解检验水准
检验水准（α）是统计学中用于决定是否拒绝原假设的阈值。它代表了犯第一类错误（即错误地拒绝一个真实的原假设）的概率。检验水准越小，要求的证据越强，样本量通常需要越大。
步骤 2：理解双侧还是单侧检验
双侧检验和单侧检验的区别在于检验的假设方向。双侧检验考虑的是两个方向的差异，而单侧检验只考虑一个方向的差异。单侧检验通常比双侧检验需要更小的样本量，因为单侧检验的检验水准被集中在一个方向上。
步骤 3：理解检验效能
检验效能（1-β）是统计学中用于衡量检验正确拒绝一个错误的原假设的能力。检验效能越高，要求的证据越强，样本量通常需要越大。
步骤 4：理解效应量大小
效应量大小是指在研究中所关注的变量之间差异的大小。效应量越大，样本量通常可以越小，因为较大的效应量更容易被检测到。