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（四）樣本數計算軟體介紹：G*power

目前為止，我們已經得到效果量（Cohen’s d）並且帶入統計公式，進而計算出每組至少需要165名，不過讀者會問，難道每一次都得自己手算嗎？當然不是，在此隆重介紹世界知名的樣本數計算軟體：G*Power，是由德國好幾間大學的教授所研發撰寫的，不僅功能強大而且完全免費。

G*Power可由http://www.gpower.hhu.de/下載，安裝之後的執行畫面以及各區塊的意義如下圖：

讓我們以上述的Rosner的例子來作示範，目的在比較服用者（OC user）與未服用者（None-OC user）的血壓，所以組別是兩組，而依變項（outcome）是連續變項，所以適用的統計方法是「獨立樣本t檢定」，如下圖所示：

接著開始核心的部分，也就是輸入參數，說明如下：

1.Tail(s)：One為單尾檢定，Two為雙尾檢定，不過一般統計檢定都是雙尾，因此未來其他狀況之下一律都選擇Two tailed test即可

2.Effect size d：就是Cohen’s d，我們已經算出是0.309

3.α err prob：全名是α error probability，也就是型一誤差，一般都是設定0.05

4.Power：也就是檢定力，一般都是設定0.80

5.Allocation ratio：配置比率，等於N2/N1，也就是兩組人數之間的比值，這個選項有時候可能會用到，例如實驗組比較罕見或不容易收集，我們可以規劃每收一個實驗組就收兩個以上的對照組，此時輸入0.5或是2會得到一樣的結果；若我們預期實驗組與對照組的個案數差不多，那麼輸入「1」即可。

於是G*power自動計算得出每組需至少有166名，不過我們之前自己帶入統計公式是算出每組165名，不過這個是小數點的問題，因為G*power的Z_α與Z_β可以取到小數點很多位，但我們自己手算的只有取到小數點3位，雖然落差不大，但還是鼓勵大家盡量使用G*power來自動計算最為精準。