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G.Power教程 | 样本量估计
1 软件介绍及安装2 统计基本概念3 样本量的估计4 唠唠叨叨
Hello, 这里是行上行下,我是喵君姐姐~ 一入科研深似海,从此假期是路人。 网上正在热论996,而大部分的科研人的工作时间可能是711。 每次和审稿人斗智斗勇,都感觉自己的头发少了很多,深刻体会到了“聪明绝顶”的深意。 而审稿人常问的一个问题是: 这个被试量太少了,我对所得到的结果的准确性感到担忧~ 看到这里我们就慌了,怎么办? 解决方法有两个: 要么补实验数据;要么让审稿人信服你的被试量是足够的,得到的结果是可靠的。 补数据相对而言比较麻烦,可能要重新做实验,重新分析数据和画图。而且有的实验因为现实原因,不能够补数据了。 那么,你可以采取另外一种办法: 使用G.Power进行先验分析,估计出所需要的样本量,然后看看你的数据量能否大于估计的样本量。 或者使用事后分析,说明你现目前的数据量可以达到什么样的效应量和统计功效水平,是足够让人信服的。 其实,这一步应该在实验之前就应该进行。但是刚开始做实验的小白都没有做这一步的意识,所以只好事后亡羊补牢了。 那么,今天就详细讲解一下,如何使用G.Power进行样本量的估计? 来源:雪师妹 (点击查看大图,今天只详解样本量估计哟~) 1 软件介绍及安装其实G.Power的安装和使用都十分简单,只需要按照要求,点点点即可。当然,想要弄懂背后的统计学原理,还是需要花费一番功夫。 G*power软件是由德国杜塞尔多夫大学几位乐于分享知识的老师开发的,专门用于统计功效(包括样本量)计算的免费统计软件,在心理学领域有着很高的声誉和认可度。 首先,在官网即可下载软件,Windows和Mac版本均有。也可在微信公众号行上行下后台回复“G.power教程”免费获得软件及相关资料包。 网址:http://www.gpower.hhu.de/ 来源:AffectiveNeuroscience-梁丽美其次,打开文件夹,双击setup,进行安装。安装完成后,点击桌面图标,顺利出现如下图的主界面图,即可安装完成。 2 统计基本概念对于大多数的人来说,统计学概念都是十分抽象的,看着就头疼。 然而,有一群可爱的科学家设计了一个有趣的网站,让我们可以可视化的了解各个概念之间的关系。 网址:https://rpsychologist.com/d3/NHST/ 首先,复习一下统计学基本概念,两个假设以及两类错误之间的关系。 研究假设(H0)与对立假设(H1) 来源:AffectiveNeuroscience-梁丽美Ⅰ型错误(a)与Ⅱ型错误(β) 其次,理清统计功效(power,1-β)与效应量(effect size,d)之间的关系。 再次,在假设检验中,统计模型既定的情况下,有四个参数: alpha值(a) 效应量(effect size,d) 样本量(sample size,N) 统计检验力(power,1-β) 当统计模型确定后(即使用的是t检验,ANOVA或其他检验方法),知道其中三个可以计算出第四个。(来源:刘嘉老师) 来源:AffectiveNeuroscience-梁丽美最后,介绍常见的5种统计力分析(power analysis)的类型。 来源:AffectiveNeuroscience-梁丽美 3 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)。 今天,着重讲解一下,如何使用G.power进行各个统计方法的样本量估计? 来源:曹振波老师Tips: 新版的重复测量分析当中,组内相关系数为0.5,球形检验系统为1(均为默认数值),并且不用再除重复测量次数。 除了进行样本量的估计,也可查看X-Y plot 查看在现目前的样本量之下,可以达到多大的统计功效(power,1-β)与效应量(effect size,d)。 4 唠唠叨叨今天从G.Power的介绍和安装、统计基本概念的讲解、各个统计方法的样本量估计三个方面进行了G.power的讲解。 但是,其实我们还需要很多的路需要走。 就像范妍老师所讲的那样: 随着技术的革新,如何进行fMRI实验样本量的估计? 我们只采取单篇研究进行样本量的估计是否可靠? 如何才能够进行更加科学的样本量估计? 科学无止境,只希望能够在不断的学习和发展当中,能够越来越好。 今天,我也整理了G.power的相关资料,包括G.Power软件、英文指导手册、中文指导手册及相关PPT、参考文献资料等。在本文首发的微信公众号行上行下的后台回复“G.Power使用教程”,即可获得啦! 小伙伴们也可以在留言区将自己的审稿相关经验分享一下,和大家互相交流哈~ 分享完毕,希望有所帮助。 |
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