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※ 引述《happyday3468 (W.S)》之銘言：
: 我的研究是2*2因子混合變異數分析，組間自變項為學生能力(因子:2，高能力和低能力)
: 組內自變項為字的種類(因子:2)，目前所測得樣本人數為37人，
: 根據SPSS的計算結果交互作用的P值為.13，
: 因此我想知道利用G power可以計算出還需要多少個樣本數才有可能使交互作用達顯著。
如果母體的真實情況就是不存在交互作用，
樣本數越多，
交互作用不顯著的可能性會越大...
: 但不知道混合變異數分析分析在統計考驗應該選獨立因子還是重複因子?
字的種類是同一個人重複測量的話，
應該是重複因子。
: 另外有關於effect size f值也不太確定要如何計算？
開啟GPower，選擇Tests→Means→
Repeated Measures: Within-between interaction, ANOVA-approach
Type of power analysis選擇Sensitivity，
假設alpha=0.05 (看SPSS執行時的假設)
power=0.323 (參照SPSS報表)
total sample size=37
number of groups=2
number of measurements=2
corr among rep measures=...
這部分不確定，但是應該可以用兩種字的種類的相關係數填入。
因為所有受測者都接受兩種字的種類的測試，
受測者編號： 1 2 3 4....
第一種字： x1 x2 x3 x4...
第二種字： y1 y2 y3 y4...
算x和y的相關係數？
但是有人提出算這個相關性的公式...
可是這似乎又跟GPower開發團隊的看法不同。
根據GPower開發團隊的說法，
這格要填入的是"預期的相關性"。
假如你認為兩種字的相關性會很高，就輸入0.7。
https://www.pws.stu.edu.tw/cmshih0901/Gpower/Gpower%27s%20manual.pdf
希望版上有人能解惑。
nonsphericity correction=1
球形性檢定表格中的Greenhouse-Geisser
但是如果球形性檢定不顯著，那這格就直接填入1。
: 已經利用SPSS計算出兩個因子的交互作用的eta squared為0.064，
: observed power為0.323，這是否即表示我的考驗力為1-0.323=0.7，
: 表示我的power還未達最低水準0.8，若多增加樣本有可能使交互作用達顯著?
Power=0.323
Type II error=1-0.323
Ref:
https://www.cis.nctu.edu.tw/~gis93822/TH/course/Data%20analysis/
Chapter%2010%20Two-way%20ANOVA.pdf
https://140.133.72.206:8080/7300/%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8/
%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B8%E6%AA%A2%E5%AE%9A.pdf
https://www.pws.stu.edu.tw/cmshih0901/Gpower/Gpower%27s%20manual.pdf
https://en.wikipedia.org/wiki/Mauchly%27s_sphericity_test
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