※ 引述《happyday3468 (W.S)》之铭言： : 我的研究是2*2因子混合变异数分析，组间自变项为学生能力(因子:2，高能力和低能力) : 组内自变项为字的种类(因子:2)，目前所测得样本人数为37人， : 根据SPSS的计算结果交互作用的P值为.13， : 因此我想知道利用G power可以计算出还需要多少个样本数才有可能使交互作用达显着。 如果母体的真实情况就是不存在交互作用， 样本数越多， 交互作用不显着的可能性会越大... : 但不知道混合变异数分析分析在统计考验应该选独立因子还是重复因子? 字的种类是同一个人重复测量的话， 应该是重复因子。 : 另外有关於effect size f值也不太确定要如何计算？ 开启GPower，选择Tests→Means→ Repeated Measures: Within-between interaction, ANOVA-approach Type of power analysis选择Sensitivity， 假设alpha=0.05 (看SPSS执行时的假设) power=0.323 (参照SPSS报表) total sample size=37 number of groups=2 number of measurements=2 corr among rep measures=... 这部分不确定，但是应该可以用两种字的种类的相关系数填入。 因为所有受测者都接受两种字的种类的测试， 受测者编号： 1 2 3 4.... 第一种字： x1 x2 x3 x4... 第二种字： y1 y2 y3 y4... 算x和y的相关系数？ 但是有人提出算这个相关性的公式... 可是这似乎又跟GPower开发团队的看法不同。 根据GPower开发团队的说法， 这格要填入的是"预期的相关性"。 假如你认为两种字的相关性会很高，就输入0.7。 http://www.pws.stu.edu.tw/cmshih0901/Gpower/Gpower%27s%20manual.pdf 希望版上有人能解惑。 nonsphericity correction=1 球形性检定表格中的Greenhouse-Geisser 但是如果球形性检定不显着，那这格就直接填入1。 : 已经利用SPSS计算出两个因子的交互作用的eta squared为0.064， : observed power为0.323，这是否即表示我的考验力为1-0.323=0.7， : 表示我的power还未达最低水准0.8，若多增加样本有可能使交互作用达显着? Power=0.323 Type II error=1-0.323 Ref: http://www.cis.nctu.edu.tw/~gis93822/TH/course/Data%20analysis/ Chapter%2010%20Two-way%20ANOVA.pdf http://140.133.72.206:8080/7300/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8/ %E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B8%E6%AA%A2%E5%AE%9A.pdf http://www.pws.stu.edu.tw/cmshih0901/Gpower/Gpower%27s%20manual.pdf http://en.wikipedia.org/wiki/Mauchly%27s_sphericity_test --

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