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G*Powerの使い方
無償のソフトです。 以下のサイトにアクセスして、ソフトをダウンロードします。
重回帰分析の場合
重回帰のモデル全体の検定をする場合のサンプルサイズを計算するには、以下のように入力します。
ここでいう効果量(
)は、重回帰分析の決定係数（
）を元に計算される値で、
です。
Cohen(1988)によると、小さい効果量を想定する場合 = 0.02, 中ぐらいの場合 =0.15, 大きい場合 = 0.35を使うとしています。
心理的な尺度を使っている場合、決定係数は低くなることが多いので、0.02で計算してみてはと思います。
- Test Family: F tests
- Statistical test: Linear multiple regression: Fixed model, R2 deviation from zero
- Type of power Analysis: A priori: Compute required sample size - given α, power, and effect size
- Effect size F2（効果量）: 0.02 ←小さい効果量を想定した場合
- α err prob（有意水準）: 0.05
- Power(1-β err prob)（検出力）: 0.8
- Number of predictors（独立変数の数）: 4
右下のCalculateをクリックすると、右側に結果が表示される。
Total sample size: 602 → 602人必要。
G*Powerの詳しい使い方
- 水本 篤(2011). 効果量と検定力分析入門-統計的検定を正しく使うために