最適樣本數: 考驗力、精準度與實務性的權衡 | 誠品線上

Determining Sample Size

內容簡介

內容簡介 本書以統計考驗力為起點，以統計方法為對象，討論常用、簡單乃至非常複雜的統計方法，在應用時，如要達到某個統計考驗力，研究上需要的最小樣本數為多少？為協助研究人員，輕易地計算出樣本數應該多少？除了理論上的解釋外，作者同時介紹網路上與市面上計算樣本數的統計程式與軟體（特別是公用免費的GPower程式），並以實際完成的研究範例，示範如何計算出需要的最小樣本數。 除了上述計算樣本數的方法外，本書還介紹根據統計方法的信賴區間，計算這些方法所需要的樣本數大小。對於無法呈現適當公式的統計方法，本書也介紹運用電腦的方法（如：自助抽樣法、蒙地卡羅法等），計算這些方法所需要的樣本數大小。更重要的是，在決定樣本數大小時，作者不僅提出我們需要的考量及建議，而且條列說明本書各章重要參考文獻的內容概述。

作者介紹

作者介紹 ■作者簡介Patrick Dattalo 博士維吉尼亞聯邦大學社會工作學院 副教授■譯者簡介王國川目前為國立臺灣師範大學健康促進與衛生教育學系（所）教授、美術學系兼任教授， 主授統計方法、問卷設計、研究方法及健康心理等課程。過去曾經歷國立臺灣師範大學衛生教育學系（所）講師、副教授、教授，同時也擔任國內外TSSCI、 SCI、SSCI學術性期刊及雜誌的審查委員。過去從美國南卡羅萊納醫學大學，取得生物統計暨流行病學哲學博士，並且博士後研究，曾在美國加州大學柏克萊分校，擔任訪問學者。譯者曾經是50多篇論文與專書的作者或共同作者。發表的論文分別出現在國內外TSSCI、SCI、SSCI學術性期刊及雜誌。至於專書有《圖解SAS在變異數分析上的應用》、《圖解SAS在資料分析上之應用》、《圖解SAS視窗在迴歸分析上的應用》、《質性資料分析－如何透視質性資料》、《如何編製優質的問卷》。另外，過去至今都持續擔任國科會研究計畫主持人及共同主持人，而且也擔任衛生署、國健局、交通部及教育部研究計畫主持人及共同主持人。

產品目錄

產品目錄 1 基本用詞與概念 從一個母群體中選取抽樣要素 決定要從一個母群體中選取多少個抽樣要素 2 統計考驗力分析 兩個平均值的差異 兩個比例的差異 勝算比 卡方與列聯表（獨立性考驗） 變異數分析 共變數分析 重複量數變異數分析 多變項變異數分析 多變項共變數分析 重複量數多變項變異數分析 相關 迴歸分析或多元迴歸分析 區別函數分析 邏輯迴歸分析 寇克斯迴歸分 結構方程模組與驗證性因素分析 多個層級分析 3 信賴區間：精準度的量數 兩個平均值的差異 標準化效果大小的信賴區間 兩個比例的差異 勝算比 卡方與列聯表（獨立性考驗） 變異數分析 標準化效果大小的信賴區間 共變數分析 重複量數變異數分析 多變項變異數分析／多變項共變數分析／重複量數多變 項變異數分析 相關 多元迴歸分析 區別函數分析 邏輯迴歸分析 寇克斯迴歸分析 結構方程模組與驗證性因素分析 多個層級分析 4 依賴電腦的方法 基本概念 馬靴法 蒙地卡羅法 隨機數產生器 應用 依賴電腦策略的優點 依賴電腦策略的缺點 範例：一個決定樣本大小的依賴電腦策略 5 其他的考量、建議與結論 其他考量因素 建議 6 實際範例 範例1：兩個平均值的差異—獨立樣本 範例2：兩個平均值的差異—相關樣本 範例3：兩個獨立比例的差異 範例4：勝算比 範例5：卡方與列聯表（獨立性考驗） 範例6：變異數分析—單因子固定效果 範例7-1：共變數分析 範例7-2：共變數分析 範例8：單因子重複量數變異數分析 範例9：多變項變異數分析 範例10：多變項共變數分析 範例11：重複量數多變項變異數分析 範例12：相關 範例13：迴歸分析 範例14：區別函數分析 範例15：邏輯迴歸分析 範例16：寇克斯迴歸分析 範例17：結構方程模組 範例18：多個層級分析 範例19：效果大小的信賴區間 附錄 註解

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