样本量计算

打开spss

在左侧界面中依次选择“Procedures (程序)”—“Regression (回归)”—“Multiple Regression (多重回归)”—“Multiple Regression using Effect Size (使用效应大小的多重回归)”

在“Design (设置)”模块中按以下参数设置相应选项Solve For：“Sample Size”表示本分析的目的是用于计算样本量。

用SPSS进行多元回归以后，系统会自动给出x1、x2和x3（从大到小）的R的平方和，相减就是解释率。

多元回归分析的样本量需要根据研究问题的复杂度和假设检验的准确性来决定。通常情况下，为了保证结果的稳定性和可靠性，建议样本量不少于50例。同时，还需要根据以下因素来计算样本量：

效应大小：即自变量和因变量之间的关系强度，效应越大，样本量越小。

显著性水平：通常情况下，选择0.05或0.01。

统计功效：通常情况下，选择0.80或0.90。

自变量数量：自变量数量越多，样本量需要越大。

相关度：如果自变量之间高度相关，样本量需要增加。

以上是一些常见的计算样本量的因素，您可以根据实际研究设计和需求进行具体的计算。多元回归分析的样本量计算通常可以使用专门的统计软件进行计算，比如undefinedPower和PS软件。