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              最近同事請我幫忙做合併檔案，在匯入Excel 2010的檔案時，用到了一個小技巧，分享給大家。

　　Excel是臨床醫師收案時常會使用的資料檔案類型，也常常是醫師們從Microsoft Office Access資料庫中選擇匯出的形式。正確的將外部檔案匯入SAS是資料整理及後續分析關鍵的第一步。此時無論是欄位格式錯誤，或是欄位數、資料筆數錯誤，都將是慘絕人寰的事件，不僅會造成後續分析的障礙，也可能會導致garbagein then garbage out。

EQUATOR Network是促進健康研究品質及公開透明（Enhancing the QUAlity and Transparency Of healthResearch）的縮寫，這是一個收錄各種類型的研究，應揭露的研究報告格式及內容的資訊整合平台。EQUATOR計畫由2006/3時開始（由UK NHS National Knowledge Service所贊助的一年期計畫），EQUATOR Network於2008/6正式啟動，核心成員來自臨床試驗最重要的報告指引（Reporting guideline）CONSORTstatement的草擬者。

EQUATOR Network的主旨在於協助加強健康領域研究的品質及透明度，透過標準化且詳細的報告檢核項目（Checklist），讓每篇文章的技術細節能夠充分被揭露，以實行在科學研究裡所注重的實驗可重複性（Reproducibility or Repeatability）。然而隨著各種研究類型與專科領域的發展，報告指引的種類越來越多，EQUATOR network即是一個集中收錄的資訊整合平台，截至目前為止（2017/7/24）共收錄367種報告指引。

【單因子獨立樣本變異數分析】

（1）Test family選擇「F tests」。

筆者過去曾經介紹關於線性迴歸分析、羅吉斯迴歸分析之樣本數規劃，為了讓這系列的文章更為完整，此次將補充有關獨立t、成對t、單因子變異數分析與相關分析關於G-power的樣本數計算操作，並包含效果量的解說。

在以下的操作中，型一誤差α皆設為0.05，而Power(1-β)皆設為0.8，雙尾檢定。

本篇文章延續上一篇，分享資料整理過程中常會使用到的另個小技巧：在多頻次的資料集中，如何讓同樣ID的數據們，按照時間序列往前提。

在SAS中如何運用lead達成把資料往前提的任務呢？

繼筆者於2017/4發表關於新英格蘭醫學雜誌（The New England Journal of Medicine, NEJM）的統計分析之歷年趨勢（網址連結：https://goo.gl/IJ7eSQ），本次分享另一頂尖醫學期刊美國醫學協會雜誌（Journal of the American MedicalAssociation, JAMA，2015年Impact Factor：37.7）的統計方法分析，本篇報告刊登在2013年的PLOS ONE（連結：https://goo.gl/oLRNkT），是經過同儕審核的文章，之前關於NEJM那一篇文章僅是評論，在學術嚴謹度略有差別。

一、研究設計與統計軟體

記得之前有向大家介紹SPSS建立虛擬變項的功能，但因為該功能是要搭配較新版本的SPSS並且有安裝Python Essentials，請參考「
SPSS Create Dummy Variables Tool（SPSS建立虛擬變數工具）」http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/447970946），多數的研究者取得不易，在一個偶然的機會下，得知還有另外其他簡單的建立方式，因此藉由此篇來跟大家分享，若是對虛擬變項的概念不熟，或是不知道為什麼要建立虛擬變項，那請參閱這篇（http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/340316597）。

我們曾在另一篇文章中，介紹EXCEL進行單因子ANOVA分析（詳見「應用Excel大數據提高客戶滿意度班-課程重點分享」一文），這裏進一步介紹事後比較。下圖複習單因子ANOVA，假設已完成各學歷組摘要及F檢定，p值小於0.05為顯著，雖然長條圖可以看出「高中/職以下」滿意度較高。不過，仍須以事後比較來證明。

當遇到要用G-power來計算樣本數的問題時，最常遇到這兩種論文題目，一種是建立迴歸預測模型（http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34469720），另外一種則是RCT的介入研究，是我們今天要介紹的內容。

當RCT的組別只分成實驗組與對照組兩組時，在公式的選擇上，會建議使用Diggle et al.（2002）【Diggle, P. J., Heagerty, P., Liang, K.-Y. and Zeger, S. L. (2002). Analysis of Longitudinal Data (2nd edition). Oxford University Press.】所提除的公式（如下），此公式常被研究者拿來使用，或被其他研究者加以延伸發展。