作者：缇娜 在上期内容中，我们简单介绍了关于样本量计算的相关统计概念、GPOWER的简介以及使用GPOWER估计样本量的基本步骤。
相信大家关于样本量的计算有了一定的理解，那么接下来小编将为大家介绍“Gpower使用秘籍—实战演练”。
看了上期文章的小伙伴应该知道，使用GPOWER计算样本量主要涉及以下几个步骤：选择统计方法、进一步进行统计方法分类、确定想要的参数以及设定各个参数等。
因此本期内容便主要为大家具体的讲解在各个统计方法下具体该如何使用Gpower来估计样本量的。
文章主要围绕以下几个板块中常用统计方法为大家进行讲解：一、T检验二、方差分析三、卡方检验一、T检验在GPOWER中的t test下有包括多种统计检验方法，此处小编主要为大家介绍下面四种比较常用的统计检验下的样本量估计方法（具体见下图红框处）：01  单样本T检验—Means:Difference from constant(one sample case)以白晓路等人（2021）的研究为例，在该研究中通过对河南省收治COVID-19患者的2所省级定点医院中的一线临床护士进行问卷调查以探究新型冠状病毒肺炎疫情对一线临床护士的冲击程度。
想要在正式研究前估计研究所需的样本量，所以采用gpower进行估计。
根据上篇文章里估计样本量基本步骤，具体操作如下：1、首先根据研究目的,即以样本推测总体，故检验类型为<t检验>——<Means:Difference from constant(one sample case)>2、其次计算样本量，因此此处统计力分析类型为<A Priori>3、然后，设定各个参数：①方向性：一般采用<two-tailed>检验②Effect Size=0.5在t检验中，效应量值的设定一般为：• small d = 0.2• medium d = 0.5• large d = 0.8——by Cohen (1969)如果不明确自己的研究需要达到多少效应量时，一般选择中等0.5，或者根据研究中其他信息在gpower中进行计算：③ α =.05④Power=0.80(一般在0.8以上都OK滴)4、最后，各参数设定后点击计算“Calculate”所得结果，黄色框中可看到，所需样本数为34，实际power＞0.8，是满足要求的。
02 配对样本T检验——Means:Difference between two dependent means (matched pairs)例如：通过实施某种教学方法后在小学三年级学生在学期初和学期末分别进行了两次推理能力测验，以探究这种教学方式是否有用。
若研究想要达到研究目的，设定了α=0. 05，Power = 0. 9，Effect Size = 0.3，想知道自己的研究需要多少样本能使研究结果达到自己设定的效应量及统计功效？故使用gpower进行样本量的估计：具体步骤除了检验类型为（Means:Difference between two dependent means (matched pairs)），其他操作同单样本T检验一致，即：由上图可知，结果给出了所需样本量，即在保证得到效应量为0.3的前提下，设定α=0.05并且检验效能0.90时，研究至少需要119个样本。
03 独立样本T检验——Means:Difference between two independent means (two groups)例如：Warrington and Weiskrantz （1970）的研究被试类型：遗忘病人测验类型：再认测验和词干补笔测验研究采取被试间设计，想要得到研究效应量为0.45，α=0.05及power=0.80，该研究需要多少被试量呢？操作如下：1、首先根据研究目的-单因素被试间设计，故检验类型为<t检验>——Means:Difference between two independent means (two groups)>2、其次计算样本量，因此此处统计力分析类型为<A Priori>3、然后，设定各个参数：①方向性：一般采用<two-tailed>检验②Effect Size=0.45③ α =0.05④Power=0.80⑤Allocation ratio:2组样本量n比值（为排除无关变量，此处设为1）4、最后，各参数设定后点击计算“Calculate”由上图可知，结果给出了所需样本量，即在保证得到效应量为0.3的前提下，设定α=0.05并且检验效能0.90时，需要每组有79个样本。
04 相关分析此处估计样本量操作同单样本T检验一致：不同的是，在相关检验中，效应量的设定标准有所不同：• small ρ = 0.1• medium ρ = 0.3• large ρ = 0.5同样，不知如何选择时，填中等效应量0.3。
二、方差分析01 单因素方差分析例：假设研究者想要探究三种广告类型（提问式、夸耀式、新闻式）的产品销量是否存在差异。
想看一下α = 0.05, power1-β = 0.95, f = 0.40情况下需要多少被试可达到同样效果？使用gpower估计样本量操作如下：1、首先根据研究目的-单因素被试间设计（三水平），故检验类型为<F检验>——ANOVA：Fixed effects,omnibus,one-way>2、其次计算样本量，因此此处统计力分析类型为<A Priori>3、然后，设定各个参数：①Effect Size f =0.40在方差分析中，效应量f值的设定一般为：• small f = 0.10• medium f = 0.25• large f = 0.40——by Cohen (1969)不知如何选择，可选中等0.25② α =0.05③Power=0.95④Number 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效果，总共需要2283个样本，由于2283不能被30整除，为了保证每组大小相等，四舍五入为30的倍数，2310，因此每组至少需要77人。
03 方差分析——单因素被试内设计例：假设某学生要探究某班学生在刚开学时、期中以及期末三个阶段的数学成绩是否存在差异，想要在正式研究前预估研究所需样本量，用gpower估计的操作如下：1、首先根据研究目的-单因素被试内设计（三水平），故检验类型为<F检验>——ANOVA：Repeated measures,within factors>2、其次计算样本量，因此此处统计力分析类型为<A Priori>3、然后，设定各个参数：①Effect Size f =0.25② α =0.05③Power=0.95④Number of groups:此例中为3组⑤Number of measuremens:重复测量的次数——此处为3次⑥Corr among rep measures：水平间的相关（组内相关系数），不知道时，填0，也可通过预实验得到推测值时，计入推测值⑦Nonsphericition correction ε：球面假设：1时没有F修正下限＝1/(水平（重复测定）的次数－1)——此处为1/(3-1)=0.54、最后，各参数设定后点击计算“Calculate”结果显示总样本数为141，重复测量3次，因此141/3=47，所以实验对象应为47人。
04 方差分析——两因素被试内实验设计例：某学生要探究某校不同性别学生在刚开学时、期中以及期末三个阶段的数学成绩是否存在差异，想要在正式研究前预估研究所需样本量，用gpower估计的操作如下：1、首先根据研究目的-两因素被试内设计（三水平），故检验类型为<F检验>——ANOVA：Repeated measures,between factors>2、其次计算样本量，因此此处统计力分析类型为<A Priori>3、然后，设定各个参数：①Effect Size f =0.25② α =0.05③Power=0.95④Number of groups:此例中b1和b2有2组⑤Number of measuremens:重复测量的次数——此处为3次⑥Corr among rep measures：水平间的相关（组内相关系数），不知道时，填0，也可通过预实验得到推测值时，计入推测值⑦Nonsphericition correction ε：球面假设：1时没有F修正下限＝1/(水平（重复测定）的次数－1)——此处为1/(3-1)=0.54、最后，各参数设定后点击计算“Calculate”结果显示总样本数为142，重复测量3次，因此142/3=47.33..，所以实验对象应为48人。
三、卡方检验例：在马蓉和秦晓晴（2017）年关于“动机调控的词汇学习模型”的适用性及其效度研究———多群组结构方程模型方法的研究中，其研究的主要目的是构建跨群组模型，因此选定高中生和本科生两个跨度较大的学习群体。
为提高研究结果的正确概率，该研究采用 GPower软件对所需样本量进行事前检验，即将统计方法设为，效应量设为中等水平，显著性水平定为 0． 05，统计检验力( power) 定为0． 8时，得出需要样本量 143。
操作步骤依旧参考单因素T检验中的操作流程：1、首先根据研究目的-构建跨群组模型，故检验类型为<c2检验>——卡方检验拟合度Goodness-of-fit tests：Contingency tables>2、其次计算样本量，因此此处统计力分析类型为<A Priori>3、然后，设定各个参数：①方向性：一般采用<two-tailed>检验②Effect Size w=0.17此处需要注意：在卡方检验中，效应量w值的设定一般为：• small w = 0.10• medium w = 0.30• large w = 0.50——by Cohen (1969)不知如何选择，可选中等0.30③ α =0.05④Power=0.80⑤DF=14、最后，各参数设定后点击计算“Calculate”据此，研究共计需要272个样本。
参考文献：[1]白晓路,李瑞玲,刘昂,韩玲玉,刘洁,闫冰... & 张运霞.(2021).新型冠状病毒肺炎疫情对一线临床护士的冲击程度. 中国心理卫生杂志(01),85-87.     [2]马蓉 & 秦晓晴.(2017).“动机调控的词汇学习模型”的适用性及其效度研究——多群组结构方程模型方法. 外语学刊(01),104-109.   以上就是本期分享的主要内容，希望可以帮助你顺利解决目前的苦恼~    记得关注momo老师，更多精彩内容等着你哦~—END—码字不易，如果以上内容对你有帮助的话，烦请动动小手点赞、评论、转发哦~