“Effect size”要根据不同的卡方检验类型,按照相应的效应量计算公式算出并输入效应量。 “α err prob”通常设为 0.05 。 可能还需要根据具体的检验类型,输入自由度等其他参数。 4. 点击“Calculate”,就能得到卡方检验所需的样本量了。 线性回归。 1. 在 g*power 软件中,“Test family”选“F tests”,“...
假设你计划进行一个简单的线性回归分析,涉及以下参数: 预期效应大小:中等(Cohen's d = 0.15) 统计功效:80%(0.80) Type I 错误率:5%(0.05) 自变量数量:2个通过G-Power软件,你可以计算出所需的样本量。需要注意的是,最后得出的样本量为预期有效样本,实际收集会有无效样本哦,所以你发放的样本数要比这个计算值...
然后搜索 G-power ,就能看到专门讲解用G-power确定被试量的文章
1. 打开GPower软件,选择合适的测试类型。GPower提供了多种测试类型,如t检验、方差分析、相关性分析、回归分析等。 2. 设定效应量(Effect Size)。效应量是衡量实验效应大小的指标,常见的效应量指标有Cohen's d、f²、η²等。效应量的选择应根据研究背景、先前研究结果或专家建议来确定。 3. 设定显著性水平(...
统计效力(power):通常认为0.8是大部分社科类研究可以接受的最低水平。 预测变量的数量(number of predictors):这需要根据实际的研究模型来确定。注意,这里指的是研究模型中最复杂的一个回归的预测变量数量,而不是所有变量的总数。🔢 输入这些值后,软件会推荐一个最小样本量。例如,使用结构方程模型进行数据分析时,...
5.敏感性（Sensitivity）分析：根据α、 1-β和N计算effect size 。三、使用GPOWER进行样本量的估计 G.Power的功能强大，即可以计算事后统计检验力（事后分析），也可以进行事前样本量的估计（先验分析）。基本步骤如下：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\...
https://www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpower 具体网址 2.进入下图显示的页面 页面 3.下滑到download栏 download栏 4.点击自己想选择的版本(Windows or Mac) 选择适用版本 5.点击链接下载后,是一个压缩包,先解压 压缩包 6.然后在解压后的文件夹里点击setup...
4️⃣ 样本大小:在确定预期效应大小、显著性水平和功效后,使用G*Power计算出所需的最小样本量。5️⃣ 统计方法:根据你的研究问题和实验设计,选择合适的统计方法,例如t检验、方差分析、回归分析等。6️⃣ 在G*Power中,选择正确的统计方法,输入你的参数值,然后点击“Calculate”按钮来进行功效分析并计算...
gpower是一款免费的统计软件,可以用于计算样本量、效应量、显著性水平等。安装完成后,打开软件,我们可以看到主界面。 接下来,我们需要选择适当的统计方法。gpower支持多种统计方法,包括t检验、方差分析、回归分析等。在这里,我们以t检验为例。点击“t-tests”选项卡,选择“Means: Difference between two independent ...
③选择先验分析:在Types of power analysis中选择A priori: Compute required sample size - given α,power,and effect size。 ④计算Slope H1:打开Determine选择input mode:ρ,σ_x,σ_y=>slope,输入Correlationρ= 0.2、Std dev σ_x=Std dev σ_y=1(...