PASS 2020增加了38個新的樣本量程序，包括33個更新或改進的程序。新程序包括組序測試，GEE測試，群集和/或分層設計的置信區間，上市后監視，Split-Mouth設計以及多重比例和泊松率。
對于PASS 2020中新的組順序樣本數量程序，NCSS 2020中有相應的組順序分析和樣本大小重新估計程序。
PASS 2020中的新程序
組順序測試（具有無效邊界選項)
對于每個這些組序能力和樣本量程序，NCSS 2020中都有相應的組序分析和樣本量重新估計程序。
兩種危險率的分組順序測試（模擬）兩種危險率的組序貫非劣性檢驗（模擬）
通過兩種風險率的裕度測試進行組序貫優勢（模擬）
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具有已知方差的兩種均值的群序非劣性檢驗（模擬）
用已知方差的兩個均值進行邊際檢驗的組序貫優勢（模擬）
兩個均值的組序貫非劣性T檢驗（模擬）
兩組均值的裕度T檢驗的組序貫優勢（模擬）
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兩個比例的組序非劣性檢驗（模擬）
通過按比例檢驗兩個比例的分組順序優勢（模擬）
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具有已知方差的一組均值的組序檢驗（模擬）
一種均值的群序T檢驗（模擬）
GEE測試
分層聚類隨機化設計中兩種方法的GEE檢驗
GEE測試在集群隨機化設計中的兩種方法
聚類隨機化設計中多種均值的GEE檢驗
集群隨機化設計中針對多個比例的GEE測試
集群隨機化設計中多個泊松率的GEE測試
GEE測試兩個相關比例的輟學
泊松費率的上市后監管
在無背景事件的情況下測試一種泊松率（上市后監視）
用已知背景發生率測試一個泊松率（上市后監視）
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檢驗帶有對照的背景發生率的兩種Poisson率測試（上市后監視）
在匹配的案例對照設計中進行兩個泊松率的測試（上市后監視）
開口設計
裂口設計中的兩種均值檢驗
開口設計中的兩個比例的測試
集群和/或分層設計中的置信區間
分層設計中一個比例的置信區間
集群隨機化設計中一個比例的置信區間
分層聚類隨機化設計中一個比例的置信區間
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分層設計中一種均值的置信區間
聚類隨機化設計中一個均值的置信區間
分層聚類隨機化設計中一種均值的置信區間
其他集群隨機化設計方案
分層聚類隨機化設計中兩個比例的檢驗（Cochran-Mantel-Haenszel檢驗）
在調整簇大小的情況下對簇隨機化設計中兩個泊松率之間的差異進行測試
集群隨機化設計中兩種均值的混合模型檢驗
其他比例檢驗
帶有不完整觀測值的兩個相關比例的檢驗
在單向設計中測試多個比例
用于按比例測試的兩階段設計（Simon）
多重泊松率
單向設計中的多種泊松率測試
指數危險率
指數危險率的一次抽樣測試
兩種均值之比
兩種均值之比的等價檢驗（正常數據）
PASS 2020中的更新和/或改進程序
隨機列表
隨機列表
有條件功效和樣本大小的重新估計
對數檢驗的條件功效和樣本大小估計
非劣效對數秩檢驗的條件功效和樣本大小估計
用邊際對數秩檢驗進行條件冪和樣本量估計的優越性
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對兩個比例之間的差異進行檢驗的條件冪和樣本大小重新估計
兩個比例的非劣效性檢驗的條件功效和樣本大小估計
有條件的能力和樣本量的優勢通過兩個比例的余量檢驗重新估計
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比例測試的有條件功效和樣本大小估計
非劣質性檢驗按比例進行的有條件功效和樣本大小估計
有條件的能力和按一個比例的余量檢驗對優勢的樣本量估計
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2×2交叉設計中兩種均值檢驗的條件功效和樣本大小重新估計
2×2交叉設計中兩種均值的非劣效性檢驗的條件功效和樣本大小估計
通過2×2交叉設計中兩種均值的余量檢驗對條件乘方進行有條件冪和樣本大小的重新估計
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配對T檢驗的條件功效和樣本大小估計
非劣性的配對T檢驗的條件功效和樣本大小估計
成對的T檢驗的有條件能力和樣本大小重新估計（按邊際）
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兩樣本T檢驗的條件功效和樣本大小估計
非劣質性的兩樣本T檢驗的有條件功效和樣本大小估計
優勢的兩樣本T檢驗的條件功效和樣本大小重新估計
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一樣本T檢驗的條件功效和樣本大小估計
非劣質性一樣本T檢驗的條件功效和樣本大小估計
一次抽樣的T檢驗的有條件能力和樣本大小估計以優勢計算
單向方差分析
方差F檢驗的單向分析
使用效應量的方差F檢驗單向分析
單方差對比分析
模擬均值測試
測試一個均值（模擬）
配對均值檢驗（模擬）
兩種均值檢驗（模擬）
Mann-Whitney U或Wilcoxon秩和檢驗（模擬）
其他測試
兩種均值之比的對等檢驗（對數正態數據）
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分層設計中兩個比例的檢驗（Cochran-Mantel-Haenszel檢驗）
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集群隨機化設計中兩個泊松率之間差異的檢驗
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兩種相關比例的檢驗（麥克納馬爾檢驗）
PASS 2020的兼容性
PASS 2020在32位和64位操作系統上與Windows 10、8.1、8、7和Vista SP2完全兼容。
