（4）勾選「主觀察值的指標(I)」，並選擇下方的「以各群組中的第一個觀察值為主(H)」，名稱改為「第一筆資料」，之後資料即將新增一個欄位名叫「第一筆資料」，且若該筆資料為受訪對象的第一筆資料時，該欄位的數值為「1」，其他則皆為「0」；反之，若選擇上方的「以各群組中的最後觀察值為主(L)」，名稱改為「最後一筆資料」之後資料即將新增一個欄位名叫「最後一筆資料」，且若該筆資料為受訪對象的最後一筆資料時，該欄位的數值為「1」，其他則皆為「0」。
（5）勾選「各群組中的相符觀察值循序個數」，名稱改為「次數」，之後資料即將新增一個欄位名叫「次數」，該欄位的數值即呈現該受試者的第幾次資料。
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。
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。
（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。
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