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又到暑假囉，今年又要出國玩，之前做過一篇島嶼的比較，冠軍是蘇美島http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34469489。今年想要去日本玩，同樣的鎖定了四個日本的地區做比較，看看哪個地區CP值比較高。

由於最近常在處理有關於資料處理的問題，小編這邊學到兩個還蠻好用的功能分享給大家：（1）為每一列的資料增加辨識碼，相當於流水號；（2）針對相同流水號（同一個人）的資料，再增加一欄辨識碼，相當於該列資料為該研究對象的第幾次資料。

一、增加流水號

在前述例子中，我們預期研究人員會將完整資料提供在文章上，所謂「完整資料」包括兩組的人數、outcome的平均數與標準差，聽起來我們對「完整資料」的要求並不高，但事實上，確實有些文章沒有同時將所有資訊都呈現，例如作者只提供平均數以及顯著性考驗而沒有提供標準差，這種狀況確實頗為常見，接著我們舉出幾種常見的狀況，希望各位讀者未來遇到這種狀況時可以迎刃而解。

二、隨機抽取樣本

（1）點選「資料」→「選擇觀察值」

通常資料鍵檔、清理及編碼完之後，就會開始進行分析!!不過有時候就得先去篩選樣本後再來進行分析，通常會發生在（1）選擇特定樣本，譬如說只分析男生，或只分析學歷在大專以上的對象；（2）針對所有樣本隨機抽取選需的份數。

情況一的部分，主要是研究者欲針對特定對象來進行統計分析，因此會在分析之前以滿足調件的方式，去篩選出特定樣本；情況二的部分則常發生在研究者僅作一次收案，但又要進行預試分析，因此針對所有資料抽取出一小部分的樣本來進行預試分析，再用剩下的資料進行正試分析。

前一篇提到，擷取到了鉅量的文字，這是一個巨大的寶藏，當然要用力挖掘。但是要怎麼挖呢？總不能用手（人工）吧！那要挖到民國幾年？介紹大家二個工具。

（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。

大家好:超級數據力演講開跑囉，大專院校或機構如果

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（三）狀況一：有實驗組與對照組的平均數與標準差

以下例子引用Rosner (2002, p.308). Hypertension and Oral Contraceptive between Premenopausal nonpregnant women。該研究為比較有無服用某種口服避孕藥兩組的收縮壓（SBP），假設我們現在想要規劃一個類似的研究，但是使用的藥物則跟Rosner該例中的藥物不同，然而我們到底要收集多少樣本數也必須要有一個根據，因此我們只好假設如果我們預期效果若跟Rosner的研究相同，那我們至少需要收集多少樣本數以達到這個效果。

（二）好用工具介紹：ES_calculator

不過，有些讀者可能對以上公式要在Excel自行寫函數會有些困難，因此我隆重介紹一個非常好用的工具，此EXCEL是由「Practical meta-analysis」此書的作者David Wilson所設計的，裡頭包括了10幾種不同狀況之下該如何計算出效果量，此檔案可由google直接搜尋下載，請搜尋「effect size determination program Wilson」，第一個網頁連結即可直接下載該EXCEL檔（檔名：ES_calculator.xls）。