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2010-06-01 21:25:51| 人氣89,882| 回應71 | 上一篇 | 下一篇

如何使用GPower計算相關係數所需要的樣本量?

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以下以九步驟假設檢定的先行檢定力分析下去計算:

Test family: exact

Statistical test: Correlation: Bivariate normal model

Type of power analysis: A priori

Tails (建議使用雙尾)

Correlation H1 (此處指效力量)

alpha (顯著水準)

Power (檢定力)

Correlation H0 (虛無假設值 通常為零)

承上 在效力量為0.3 顯著水準0.05 檢定力0.80的條件下 研究樣本量(全部)至少為84

 

我要檢舉
#GPower#correlation#相關#樣本量#sample
台長： 解讀統計與研究譯者

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全站分類: 教育學習(進修、留學、學術研究、教育概況) | 個人分類: GPower |
此分類下一篇:Gpower與多重回歸分析

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顯示全部71則回應

Alan Lin
謝謝您的回答!
2012-01-07 00:46:51
hunter
不好意思請問一下，如果我的問卷的題項是使用連續的變數來做路徑分析，我可以使用此軟體來計算檢定力嗎?
2012-02-08 10:11:06
版主回應
Path analysis等於是把多個回歸等式結合在一起 迴歸分析會有(1)效力量與(2)獨變項個數與(3)樣本量 這三個參數可以計算檢定力(power)

提供參考
2012-02-08 21:52:23
J
您好
如果想要用logistic regression作分析那要如何用g power計算所需要的樣本量？
謝謝！！
2012-02-26 19:32:36
版主回應
有幾個地方需要斟酌:

1. odds ratio:這個地方指的是Wald's test(威爾德檢定)所需要的勝算比資訊 跟二分依變項為1與0時的勝算有關(勝算我們把它想成跟機率有關)

2. Pr(Y=1/ X=1)H0:虛無假設下 二分依變項為1時的機率(一般我們把1當作"事件發生")

3. R-squared other X:因為我們在每一個獨變項上執行威爾德檢定 因此每一個被執行威爾德檢定的獨變項 其變異(variance)能夠被其他獨變項所解釋的量在此呈現(這裡不是指多重回歸R 這裡指的是多重共線性的概念) 預設值為0因為我們不希望獨變項之間存在多重共線性

4.X distribution:這裡是指被威爾德檢定所考量的那個獨變項的資料特性(例如 連續變項使用常態分配)

希望能有所幫助
2012-02-27 11:00:46
J
謝謝您即時的回答
不好意思想再請教一下要怎麼樣才能知道odd ratio和pr要設定在多少數值？是要參考前人的研究嗎？
另外如果我想要知道兩者之間的關聯性（都是nominal data）這樣是不是用phi係數來確認，所需要的樣本數會比使用logic regression較少一點？
非常感謝，我有研究了您的譯作但還是被這些名詞搞得很混亂....
2012-02-27 22:40:33
版主回應
1.事前檢定力分析需要研究者"假定"odds ratio與pr 參考前人研究不失為一種"假定" 事後檢定分析就有現成的相關數據 在spss裡 把Exp(B)進行Anti-log轉換就能得到odds ratio(使用樣本觀察值直接計算)這樣就能定位分子(H1)與分母(H0)

2.可以使用phi係數(兩個二分變項都是標準二分法)也可以使用卡方先進行顯著檢定 然後再計算phi當作效力量: chi-squared = n*phi-squared(此處n是總樣本量)

希望能有所幫助
2012-02-28 13:14:24
J
Thank you very much!!
2012-02-28 20:59:45
版主回應
You are welcome.
2012-02-28 22:33:33
kamble
不好意思，可以請問一下，如果要計算無母數相關分析spearman相關分析，要使用的模式是哪一個?跟您寫的一樣嗎? exact, correlation: bivariate normal model 一樣是這個嗎? 謝謝回答!!!
2012-06-17 13:02:46
kamble
漏打，是要計算spearman的power(統計檢定力)，謝謝
2012-06-17 13:03:53
版主回應
pearson's power乘以0.91就是spearman's power
2012-06-17 15:34:47
kamble
非常感恩！！
2012-06-17 22:30:27
版主回應
歡迎多來逛逛
2012-06-17 23:23:30
JCK
版主您好，
想請問一下，如果我想分析介入組和對照組的成效差異，請問我應該如何操作G power來計算我的樣本數?謝謝您!!
2013-05-02 02:30:30
版主回應
樣本數的計算依據所使用的統計技術 研究者需要先確認眼下的研究要使用何種統計技術
2013-05-02 16:59:09
綺仔
請問抓樣本數要怎樣設定才能出現數據呢？
雙尾a .05
power 0.8
effect size 0.8

這樣該如何計算？
2013-05-03 15:09:01
版主回應
研究者要先確定所欲使用的統計技術(例如 ANOVA, t-test...)
然後下載GPower軟體 根據所需的條件輸入訊息 這樣會比較快捷
2013-05-03 17:39:33
Bonnie
想請教G Power軟體中透過估計effect size估計出的個案數，因實驗組較不易取得，其軟體中可以改為1:2(實驗組:控制組)之估算個案，有任何文獻依據或支持嗎?
2013-05-22 17:33:26
版主回應
樣本數不一樣要擔心等變異數假設的問題 請在本網搜尋"等變異數"
2013-05-22 23:00:13
Judy
想請教~如果我的研究要看調節效果是否達顯著~已經做了pilot study~要怎麼例用G-power算樣本人數呢?我的調節效果預計要用多元迴歸的方式跑~那用G-power算樣本人數時也是選多元迴歸來計算嗎?謝謝!
2013-08-12 03:01:22
版主回應
請搜尋本站"調解"關鍵字文章 讀者會發現要使用多重回歸裡的階級回歸法

然後再看以下的網頁:
http://www.danielsoper.com/statcalc3/calc.aspx?id=16

然後讀者恍然大悟要使用G-power的:
Linear multiple regression: Fixed model, R2 increase

希望能有所幫助
2013-08-12 20:02:09
Angela
版主 您好
想請問若研究中要以回歸看是否具有中介效果，要怎麼使用G-power計算樣本人數?
謝謝
2013-09-30 14:28:31
版主回應
中介分析(mediation analysis)請看本站連結書籤之sobel test然後讀者會發現要進行兩次回歸分析 然後使用GPower: R2 deviation from zero去分別計算樣本量
2013-09-30 22:19:13
angle
版主您好:
看ㄌ您ㄉ文章還是有些不懂想請問您您ㄉES是如何設定為0.2的理由為何ㄋ
2013-11-15 23:31:20
版主回應
您的ES指的是Effect Size不?

效力量本身就有事前與事後的定義 建議閱讀本書三刷第八章內容

效力量的設定端看研究者的著重點 以事後效力量而言 通常研究者會認為越大越好 而事前效力量卻僅僅指出研究者認為"值得談論"的最低研究"發現"
2013-11-18 20:23:16
小玉米
您好，我在使用Gpower去算paired t-test的 所需樣本數時，effect size, err prob 和 power 請問應該填什麼?? ( 我要分析的data，只有一組人， 人數是9名，要看他們在穿矯形衣的前和後，十多個部位的姿勢角度變化 ) 萬分感謝!!!
2014-09-10 06:45:55
版主回應
看起來研究者想要在蒐集資料前進行事前效力量分析:

effect size:例如 智力測驗100分為虛無假設 效力量設定為10分 那麼110以上才能說有差異 因此效力量被事先確定以指出研究者認為值得談論的最低研究發現 研究者一開始就在研究的依變項上直接指定不重要與重要結果之間的分界 因此效力量代表敏感性 如果研究者設置高度效力量 那麼研究者期望其統計檢定力只對高度效力敏感 換句話說 如果研究者設置50分為效力量 那麼智力測驗150分以上才能說是重要差異

err prob:第一類型錯誤機率 通常設定為0.05 換句話說 在虛無假設為真的情況下 拒絕虛無假設的機率為0.05

power:檢定力(統計檢定力) 與第二類型錯誤機率的關係是(1減第二類型錯誤機率) 換句話說 檢定力越高 第二類型錯誤機率越小 通常檢定力不能小於0.8

樣本量:樣本量越多檢定力越高

這些數值互相糾葛在一起 研究者可以利用Gpower探索研究者心目中的組合
2014-09-11 19:37:34
Jean
站長您好!!!
我是在做國科會計畫的護理系大專生，對於統計真的不太懂，也不知道該如何操作GPOWER...不知能否麻煩您教我該如何設定數據><

我做的內容是，
以十二周的居家運動介入法，去看能否影響癌症患者的生活品質以及自我心像


請問我該如何設定GPOWER計算樣本數呢><
麻煩您了謝謝!!!!
2014-10-10 15:31:46
Jean
對了然後我有分實驗組還有對照組!!
2014-10-10 15:38:20
Jean
並在介入前、介入中期、介入結束後各做一次問卷評測
2014-10-10 15:41:55
版主回應
研究者想要做實驗研究因為有實驗組還有對照組 實驗研究要從一群癌症病患裡隨機分成兩組 這兩組在實驗介入之前因為隨機分組的緣由而被視為相等 實驗介入後 研究者想要了解實驗組和對照組(這兩組組成對象不一樣 所以是獨立樣本) 之間是否有顯著差異 以證明實驗介入是否有效 因此使用一次獨立樣本t-test

然而依據研究者的說法 要進行三次比較 這三次比較情況之一為分別於實驗前中後各進行一次實驗組與對照組之比較 承上段 由於隨機分組的關係 實驗前的比較似乎多餘 情況之二為研究者想要分別看看實驗組本身在實驗前中後是否有差異(對照組亦同) 這時候要運用重複測量變異數分析

研究者可以看出來 第一段的作法實際上已經能夠達到研究者想要在第二段獲得的訊息 如果下定決心使用第一段的作法 那麼研究者頂多進行二次的獨立樣本t-test 一次於介入中 一次於介入後 在GPower選擇獨立樣本t-test模組 第一類型錯誤機率要矯正成0.025(0.05/2) 當然這是母數檢定模式(要考量等變異數假設 常態性假設) 如果依變項無法視為連續變項(換句話說 只能視為類目變項) 那麼請考慮無母數檢定

希望能有所幫助
2014-10-13 04:12:12
JEAN
謝謝站長!!!!雖然很多有些不懂...我會好好研究一下!!!!
2014-10-13 17:24:28
ELSA
站長你好：

我是剛接觸統計的研究生，之前都沒有統計基礎，所以現在看到統計彷彿看到天書，真的不太懂，也不知道該如何操作GPOWER，能否麻煩您教我該如何設定計算實驗的樣本數

要實驗的內容是，
評估有進行某運動組和無進行某運動組，去看其此運動對心率變異度（依變項）、體能（依變項）和全體能量值（依變項）的影響

請問該如何設定GPOWER計算樣本數呢><‘’
麻煩您了謝謝!!!!
2015-08-06 23:42:29
ELSA
是否要運用pair t test比較兩組間有無進行某運動對其心率變異度、體能、全體能量值的影響
2015-08-06 23:52:16
版主回應
要探討運動這個獨變項對三種依變項的影響 建議使用三次的獨立樣本t-test 顯著水準要校正(0.05/3)

希望能有所幫助
2015-08-24 11:22:38
nitroglycerin
站長 好:
初學者想請問:
想請問若以問卷評估衛教對於高血壓病人的疾病認知度影響(實驗組是用衛教手冊,對照組是常規衛教方式)請問如何以統計方法計算sample size
2015-08-16 16:07:43
版主回應
建議使用獨立樣本t-test
2015-08-24 11:25:07
j955000
站長您好：
我是一個心理所碩士生，想請教您。
我的量化研究要跑路徑分析，我目前
先以一定樣本先去試跑，會跑出中介
效果，如下圖。但我不知道，這樣以
G power算樣本數時，自變項的數目
要怎麼算？

A -> C -> D
A -> C -> E

B -> C -> D
B -> C -> E
圖形可能不是表達的很好
A、B為自變項
C為中介
D、E為依變項

希望您能幫我解答，
非常感謝。
2015-10-10 22:40:01
版主回應
Mediation analysis 事實上只是使用了回歸分析的概念 請在本網站連結書籤處點選Mediation相關文章 釐清一些觀念

希望能有所幫助
2015-10-14 08:48:20
j955000
站主我搞懂了，感謝您！
2015-10-17 16:34:47
棉花糖
站長您好：
請問探討從事某運動這個獨變項對四種依變項的影響，要探討其相關性，是用pearson's相關分析嗎？樣本數如何計算啊？那如果樣本是不足可以用spearman's相關分析嗎？
2016-01-17 21:27:24
版主回應
請閱讀本書第三章二變量相關之內容以釐清一些觀念
樣本數的計算可以使用GPower軟體

希望能有所幫助
2016-03-07 11:10:36
孫兒
請問 使用multinominal logistic regression
所選擇的是多元(三個)類別的依變項
G power 使用Z test，x distribution需要如何選擇???

謝謝
2017-02-23 20:33:18
版主回應
請參考本站文章分類:GPower:邏輯回歸與GPower

希望能有所幫助
2017-02-26 07:33:06
One
版主您好:
我想請問您我的研究是想要看焦慮對高低對治療效果的影響
我預計分成兩組(依照分數作切點)，分別為"重度焦慮組"及"輕度焦慮組"
之後去對照對治療效果之影響(連續變相)，
故應該使用t-tset對吧?
但在G-power設定上一直不知道確切是哪個
且我也想把基本資料屬性與治療效果做一對照
若有兩個以上影響到治療效果(a<0.05),則需要再用哪種統計方式呢??是indepadent T檢定嗎???
不知道版大有無建議?萬分感激版大回饋!!!!!!
2017-10-12 20:12:35
版主回應
如果研究者把重度焦慮組與輕度焦慮組視為沒有邏輯關聯 就使用獨立樣本t-test

如果研究者發現有兩個因素(例如 年紀和性別)有影響 那麼這兩組(重度與輕度焦慮)在年紀與性別這兩個因素(變項)上被配對 於是這兩組就產生了關連 建議使用相關樣本t-test

希望能有所幫助
2017-10-22 10:46:47
ben
版主您好：
我想請問關於sample size的問題。
我的研究統計欲跑獨立樣本t-test。但是過去研究頂多顯示出重複量數的eta值跟effect size 數值。並未提供事後比較的效果量或各組平均數跟標準差。

不知道能否直接將其重複量數的effect size 數值拿來算我欲跑獨立樣本t-test的sample size.

謝謝您
2018-02-13 11:04:12
版主回應
研究者經常拿捏不定所使用統計檢定效力量(effect size)的大小 因為不同的統計檢定(例如 t-test)使用不同的效力量(例如 d)並且有著不同的標準效力量準則(例如 0.2, 0.5, 0.8)

研究者如果無法從前人研究得出適合的效力量準則 那麼建議使用標準效力量準則來事先決定所需要的樣本量

Gpower選擇獨立樣本t-test 標準效力量準則預設會出現0.5(中度效力量) 研究者可以視需求手動調整標準效力量準則(0.2低度效力量, 0.8高度效力量)

希望能有所幫助
2018-02-14 22:15:24
Habe
版主您好...

我是護理人員，想請問 若我的自變項是連續變項(血糖數值) 依變項是類別變項(正常與障礙)
探討相關因素 統計方法是GEE?回歸???
那樣本數該如何計算？
((((一個頭3的大冒煙中
感謝您
2018-06-08 12:40:07
版主回應
研究者想要了解連續變項與二分變項(人工二分法把對象歸類至正常或障礙)之間的相關性 建議使用雙數列相關(biserial correlation)

至於樣本 為了符合常態分配假設 建議至少30個
2018-06-08 21:20:41
Habe
我的樣本數不能使用您上列的9個步驟嗎？？
謝謝🤔
2018-06-09 02:25:39
版主回應
上列九步驟奠基於資料是常態分配的情況
2018-06-09 12:39:27
阿即
版主您好，我的研究是多元中介研究(有兩個仲介變項)，有看過版主提供之sobel test連結，我目前是以g power的Linear multiple regression: Fixed model, R² deviation from zero進行，其他輸入如下：
1.Effect size f² = 0.0638298
2.α err prob = 0.05
3.Power (1-β err prob) = 0.8
4.Number of predictors = 3

得出之樣本數為175人
想問版主，這樣的跑法正確嗎?
謝謝版主:)
2018-08-30 15:13:36
版主回應
Green light to go but the effect size is somehow kind of strange....
2018-08-31 23:00:37
阿即
我在F平方上的determined內的R平方設定為中度效果0.06，得出f平方即為0.0638，還是說在determined上有選擇錯誤呢?

謝謝版主><
2018-09-01 16:02:16
版主回應
研究者對於各種效力量的適用實在很苦惱 以多重回歸而言

f平方為0.02代表小效力量
f平方為0.15代表中效力量
f平方為0.35代表大效力量

希望能有所幫助
2018-09-01 18:06:06
jessica
版主您好，想問如果研究是自我管理計畫對知識、自我效能、生活品質、生理指標(血壓、血糖)的成效，用G Power計算樣本數，是要選擇哪一種方式? statistical test處要選哪一種呢? 非常感謝您~~~
2018-09-28 01:34:56
版主回應
研究者要確定本身研究的虛無假設 一個統計檢定檢定一個虛無假設
所以 確定了統計檢定 就可以確定計算樣本數的方式

希望能有所幫助
2018-09-28 19:18:53
tina
版主您好，
我的研究是老年人居住型態(自變項)對家庭支持(中介變項)、心理健康和生活滿意度(依變項)之探究。[單因子變數分析檢視中介變項和依變項的結果，簡單線性迴歸判定中介]
此外，也將調查老年人認知獲得的家庭支持是否和子女認為提供的家庭支持為一致。[卡方檢定]
而性別、婚姻狀況、子女數、健康狀況、經濟狀況等人口學變項(共變數)和居住安排、家庭支持、心理健康和生活滿意度的關係，也是我要探討的。[ANCOVA]
請問上述使用的檢定是否合適？
而依據上述情況，我想知道我大概要收多少樣本數，是使用G*POWER跑回歸嗎？在test family應該選擇什麼?在statistical test又應該選擇什麼呢?
再請版主不吝賜教，謝謝您!!!
2019-03-16 23:04:05
版主回應
(1)使用多重回歸分析裡的中介分析(mediation analysis):請在本站搜尋
2019-03-17 14:49:26
Jo
我有一項準實驗研究，2組重測一次(2*2)，原用t-test 計算有效樣本 82，但後來因兩組出現差異，統計用了ANCOVA, 發現G*power 計算出來不一樣。
想請教:
1. numerator df 是指甚麼?
2. ANCOVA是後來才應用的統計方法，會否因目前有效樣本不符而不適合使用ANCOVA?
2019-06-17 23:00:09
版主回應
1. Numerator df有三種 以2*2設計而言 有兩個因子(A與B)
所以A因子的主要效果Numerator df = 2-1 =1
B因子的主要效果Numerator df = 2-1 =1
兩個因子交互作用Numerator df = (2-1)*(2-1)= 1

2. 針對ANCOVA設計去計算樣本量

3. ANCOVA無法等化非隨機形成的組別

希望能有所幫助
2019-06-18 22:25:41
shen
版主您好，想請教您:
1.如果針對單一組別介入措施，再分為三階段測量其效果，選擇anova repeated measures作為統計方法是否正確?
2.承上，使用GPower計算樣本數時，選擇ANOVA:repeated measures,within factors進行，選項輸入如下
1.Effect size f² = 0.25
2.α err prob = 0.05
3.Power (1-β err prob) = 0.8
4.Number of groups = 1
5.Number of measurements = 3
6.corr among rep mesaures = 0.5
7.nonsphericity correction = 1
計算出的樣本數為28，這樣的GPOWER計算是否需要調整?

感謝版主無私解答，非常謝謝您
2020-05-08 03:17:58
版主回應
第1個問題 看起來好像是同一組參與者 在三個時間點(或三個考驗)上被測量 那麼適用單向重複測量變異數分析

第2個問題
1.效力量是柯恩f係數 沒有平方
7.球型假設很難不被違反 所以可能需要校正值(請在本站搜尋
2020-05-08 21:25:31
Geet
版主您好！ 我的研究是橫斷面調查研究，探討大學生糧食安全程度與飲食、生活形態與身體意向之間的關係。

將會以chi square 和anova做描述性統計、以spearman進行相關性分析、再以社經地位為控制變項以邏輯式回歸分析。

想問版主用g power估計樣本數要以哪一種統計方法會比較恰當呢？（我不太理解該怎麼選統計方法設
2020-08-05 15:51:52
版主回應
一個研究報告 一個研究假設 一個統計分析 首先確認研究者的研究假設 看起來像是糧食安全程度越高 飲食與生活型態越好 那麼虛無假設就是兩者之間沒有相關 所以使用相關分析統計技術

關於為何一個研究報告 一個統計分析 簡單的理由可以在
2020-08-05 18:44:49
learning
使用g*power正遇到困難，找到有這樣可以討論的地方真好！感恩版主~~
以下正題：
不好意思想請教版主，我有一個研究資料，想要做事後(post hoc)計算檢定力。介入組分Xa,Xb,Xc三組，Xa為reference group，用羅吉斯回歸校正年齡性別後跑出AOR(ab)=2.02(0.95-4.26), AOR(ac)=2.09(1.15-3.82)。想請問1. 這樣是不是應該分別計算2個power? 2.如果AOR(ac)的power>0.8，但AOR(ab)這組power不好，那麼可以解釋成可能Xb的收案數不足所以造成統計上AOR(ab)跨過1，不一定是真的沒有效應嗎？ 3.有些參數輸入，看了英文版的guideline還是不太確定是否正確。例如計算Xa和Xc比較的power, 我選擇g*power的內容是z tests, logistic regression, post hoc這個方式，下面用two tails, OR=2.09，pr(Y=1|X=1)H0這欄用Xa組中Y=1的盛行率，alfa error prob用0.05，total sample size是Xa+Xc組人數，R2 other X用0(有年齡性別當covariates，需要修改成什麼嗎？)，x distribution選binomial, X parm pi用Xc組中Y=1的盛行率。
有先問身邊比較熟g*power的朋友，但他們好像也不太懂這些細節，很期待版主專業的意見，感謝您！
2020-11-17 09:23:46
版主回應
勝算比測量了獨變項與依變項之間的關聯強度 如果沒有顯著差異 研究者會懷疑是否檢定力不足以致於無法偵測樣本資料所呈現的真實狀態 所以研究者會想到樣本量太少的問題 那麼增加樣本量來增加檢定力就是一個可行的方法(可參考本站左邊連結書籤有個sample size table連結) 至於邏輯回歸的GPower可參考本站文章(請在本站輸入GPower) 希望能有所幫助

至於是否能武斷說就是樣本太少所造成的問題? 這個就要回到邏輯回歸的本質:邏輯回歸(或任何的回歸統計) 的基礎來自於質性的理論 例如你不需要搜集100個樣本才能發現職業拳擊手能一拳就打斷人們鼻樑的現象 就如行為學派大師skinner所暗示的:如果介入當下立即就有了變化 顯著檢定就感覺是多此一舉 所以如果研究者發現有的獨變項顯著有的不顯著 考慮獨變項彼此之間的消長關係或許是一個思考方向
2020-11-22 12:14:49
Chiao
版主您好，想請問我的實驗要做縱貫式研究，同時會使用到獨立樣本t 及ANOVA做相關以及皮爾森，要使用哪一種g power估計樣本呢？
2023-05-03 15:27:17
版主回應
Gpower針對統計檢定而來 所以不同的統計檢定可能產生不同的樣本 如果研究者採用最大的那個樣本量 並不會減少不同統計檢定的檢定力

希望能有所幫助
2023-05-06 08:13:31
(悄悄話)
2024-02-21 20:02:31
否 是 (若未登入"個人新聞台帳號"則看不到回覆唷!)
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