Gpower样本量计算求助

Gpower样本量计算步骤如下：

1、选择统计方法：（Exact—Fisher\F test—方差分析\t test差异性t检验\X2test—卡方检验\Z test—非参数检验）

2.进一步选择分类：（这里以t 检验为例）

3、确定想得到的参数：

①A Priori：研究设计时，想知道所需样本量N

②Compromise：α与β固定（不常用）

③Criterion：计算α（一般α为0.01、0.05不需要计算）

④Post hoc：计算研究结果的检验效能（power）——1-β

⑤Sensitivity：实验完成后，计算效应量

一般来说，①、④、⑤比较常用

4、设定各个参数：

Tail:one—单尾；two—双尾。一般选择后者；

Effect size：效应量，t检验里，采用Cohen(1988)的计算方法，小=0.2、中=0.5、大=0.8，不知如何填时，选0.5；

a err prob：一般为0.05、0.01；

Power：检验效能，0.8以上可以；

Allocation ratio:2组样本量n比值

5、最后点击Calculate:

结果里给出了所需样本量。

在Gpower中，可以使用不同的统计方法计算所需的样本量。以下是针对独立样本t检验、方差分析和线性回归的样本量计算步骤：

独立样本t检验：

a. 选择“Tests”标签页。

b. 在“Type of power analysis”下拉列表中，选择“t tests”。

c. 在“Means”部分输入组间均值差异的效应量Cohen's d，或者输入样本量、α水平、功效值和效应量中的三个量以计算剩余一个量的值。

d. 在“Options”部分选择所需的检验参数，例如单侧检验或双侧检验、等方差或异方差等。

e. 点击“Calculate”按钮计算所需样本量。

方差分析：

a. 选择“Tests”标签页。

b. 在“Type of power analysis”下拉列表中，选择“ANOVA: Fixed effects, omnibus, one-way”或“ANOVA: Fixed effects, omnibus, factorial”。

c. 在“Effect size”部分输入效应量的值，或者输入样本量、α水平、功效值和效应量中的三个量以计算剩余一个量的值。

d. 在“Options”部分选择所需的检验参数，例如组数、交互作用等。

e. 点击“Calculate”按钮计算所需样本量。

线性回归：

a. 选择“Tests”标签页。

b. 在“Type of power analysis”下拉列表中，选择“Linear multiple regression: Fixed model, R2 deviation from zero”。

c. 在“Effect size”部分输入效应量的值，或者输入样本量、α水平、功效值和效应量中的三个量以计算剩余一个量的值。

d. 在“Options”部分选择所需的检验参数，例如自变量个数等。

e. 点击“Calculate”按钮计算所需样本量。