作者milk0925 (牛奶刺蝟)
看板Statistics
標題[程式] Gpower樣本數計算
時間Mon Jan 18 17:42:15 2016
不好意思又上來請求版上的專業人員替我解惑,
是這樣的,
我以Gpower軟體選擇F tests及priori進行所需樣本估計,
其中以Multiple Regression - omnibus (deviation of R2 form zero), fixed model
設定α=.05,power(1-β)=.90,效果值為.15
求出來的total sample size是99,
那麼我有二個問題想請問:
1.如果我想嘗試將受試者依據某個變項的數值分成三個程度(組別),
那麼是不是表示在我原先設定的這些條件(α、power、效果值)下,
我並不是只以99份數據進行分析,
而是這三組分別要有99筆數據資料才能達到原先的條件?
2.我的研究若是使用逐步迴歸分析法,
那麼在Gpower中我進行樣本估計時我到底應該要選擇
Multiple Regression - omnibus (deviation of R2 form zero), fixed model ?
還是Multiple Regression - special (increase of R2), fixed model
才是對的?
麻煩大家替我解惑了,謝謝:)
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.47.59.248
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1453110141.A.613.html
→ milk0925: 雖然我今天找到的問題的答案,但是基於不浪費這篇PO文, 01/21 21:09
→ milk0925: 我決定講我所找到的解答自行留言在這邊,以利後面若有人 01/21 21:10
→ milk0925: 跟我有同樣的疑惑時也許可以爬文參考(當然希望我給的答 01/21 21:10
→ milk0925: 案是沒錯的) 01/21 21:11
→ milk0925: 第2題的回答應該是要看研究本身的假設,比如說如果是要 01/21 21:12
→ milk0925: 探討加入了某個變項後它對於原本模式的解釋力是否有顯著 01/21 21:13
→ milk0925: 增加時,就可以嘗試special的方式。 01/21 21:14
→ milk0925: 如果我的說明依然有誤的話再麻煩大家提供修正建議,謝謝 01/21 21:14