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操作（X為連續變項）：

（1）由敘述統計得知，Y=1的有效百分比為39.0%（0.39）。

（2）由敘述統計得知，X的平均數為29.4337，標準差為11.02945。

（3）由羅吉斯迴歸分析的觀察值處理摘要得知，本研究有效樣本數為594。

（4）由參數估計的報表得知，本研究欲求power的連續變項「年齡」之OR值為1.043。

（5）點選Test family的「z tests」→Statistical test裡選擇「Logistic regression」。

（6）Type of power analysis裡選擇「計算power」。

（7）選擇「雙尾」。

（8）代入連續變項「年齡」的odds ratio（OR值=1.043）。

（9）代入Outcome=1的有效百分比0.39。

（10）設定型一誤差，一般設定為0.05。※切記，並非羅吉斯迴歸結果的顯著性。

（11）設定有效樣本數=594。

（12）此處維持預設0。

（13）「年齡」為連續變項，因此X的分配必須選擇「Normal」。

（14）輸入年齡的平均數29.4337，標準差為11.02945。

（15）按下計算。

（16）即可得到研究的檢定力為0.9992744。

操作（X為二分類類別變項）：

（1）由敘述統計得知，Y=1的有效百分比為39.0%（0.39）。

（2）因為本研究進行羅吉斯迴歸時，將男生設為參照類別（0），因此羅吉斯迴歸分析時，Code1的是女生，X=1的有效百分比必須輸入女生的，為49.3%（0.493）。

（3）由參數估計的報表得知，本研究欲求power的類別變項「性別」之OR值為0.619。

（4）點選Test family的「z tests」→Statistical test裡選擇「Logistic regression」。

（5）Type of power analysis裡選擇「計算power」。

（6）選擇「雙尾」。

（7）代入連續變項「性別」的odds ratio（OR值=0.619）。

（8）代入Outcome=1的有效百分比0.39。

（9）設定型一誤差，一般設定為0.05。※切記，並非羅吉斯迴歸結果的顯著性。

（10）設定有效樣本數=594。

（11）此處維持預設0。

（12）「性別」為二分類的類別變項，因此X的分配必須選擇「Binomial」。

（13）此處必須設定X=1的有效百分比，再次提醒，因為本例將男生設為參照類別，因此X=1指的是女生，因此輸入女生的有效百分比。

（14）按下計算。

（15）即可得到研究的檢定力為0.7827593。