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输入参数,这里需要注意的是该研究参照了以往的研究进行实验设计,以往的研究均将效应量F置为0.333333,α置为0.05,效应力...
③Power=0.95 ④Number of groups:此例中为3组 4、最后,各参数设定后点击计算“Calculate” 根据结果可知,若想达到α = 0.05, power1-β = 0.95, f = 0.40的效果,研究至少需要102个样本,即每组需要34人。 02方差分析——被试间设计 例如: 参数设定:根据研究期望值进行设定,如下 根据上图输出结果可知,若要...
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输入参数,需要注意的是:Numerator df:主效应的计算方式=水平数-1,交互作用的计算方式=(A水平数-1)*(B水平数...
④Number of groups:此例中为3组 4、最后,各参数设定后点击计算“Calculate” 根据结果可知,若想达到α = 0.05, power1-β = 0.95, f = 0.40的效果,研究至少需要102个样本,即每组需要34人。 02方差分析——被试间设计 例如: 参数设定:根据研究期望值进行设定,如下 根据上图输出结果可知,若要达到作者期望的...
马庄实验室在2021年冬组织G-power专题讨论,十几名研究生各司其职,分享了各自所负责的板块。最终在马老师的最后整合下,汇聚成一个初步的G-power学习教程。 该教程突出常用分析方法,并结合心理学报等杂志的被试量计算案例,以服务马庄实验室为目的,并顺带帮助更多的研究生更好的开展心理学研究。
首先,当然是打开G*Power软件啦! 选择F检验(ANOVA) 🎯 在Test family中选择F检验(ANOVA),这是你要进行的统计检验类型。 两因素方差分析 📊 在Statistical test中选择两因素方差分析(Two-way ANOVA, between-groups)。这一步非常重要,因为它决定了你要进行的统计分析类型。 设置组数 👥 在Allocation of total...
图1.1 Type of power analysis 计算样本量 在进行实验前,我们可以使用Gpower计算所需的样本量大小。 【示例1】 研究者借鉴了传统内隐联想测验(IAT)的程序模式,开发了一套单类内隐联想测验(SC-IAT),SC-IAT将两个目标对象变成一个目标对象,减少了实验步骤。研究者希望探究SC-IAT测验里的自动联想激活成分是否存在...
number of group是组数 2*2=4 numerator df是自由度 （2-1）*（2-1）=1 ps：每个因素自由度等于...
Number of groups是填入4。Numerator df是否应填入1，我也有同样的疑惑，看了网上相关的教程，写的不...
ground mesh ground oak ground paint ground plan of mine w ground plane layer ground position indic ground power block ground profile ground return couplin ground row light ground spill ground squirrel ground trainer ground treatment ground ground-attack mission ground-hog ground-level ground-to-ship...