匯東華統計顧問有限公司
你是否也有這些困擾？
G*Power 打開就傻眼
滿滿的選項：t-test、ANOVA、regression... 到底該選哪一個？
效果量從哪來？
Cohen's d = 0.5 是誰說的？審稿人問「依據」答不出來？
被問「檢力為何設 80%」
0.80 和 0.90 差在哪？為什麼不是 0.99？說不清楚原理？
課程介紹
「你的樣本數怎麼算的？」—— 這是審稿人最常問的問題之一。
許多研究者雖然會使用 G*Power 軟體計算出一個數字，卻無法清楚說明「為什麼選擇這個方法」「效果量的依據是什麼」「參數設定是否合理」。這門課不只教你操作軟體，更教你背後的統計思維與論文撰寫技巧。
本課程涵蓋最常見的研究設計：t 檢定、ANOVA、卡方檢定、相關與迴歸，並特別著重「效果量的來源與選擇」「敏感度分析的實作」以及「如何在論文中正確報告樣本數計算」。學完這門課，你將能夠自信地向審稿人解釋你的樣本數設計。
課程核心理念
樣本數計算不是「填數字跑軟體」，而是研究設計邏輯的體現。
你必須先問自己：「我想偵測多大的效果？這個效果有臨床/實務意義嗎？」
為什麼選擇這門課？
從原理到實作
不只教按鈕在哪，更講清楚統計檢定力的概念與公式推導
效果量專題講解
Cohen's d、OR、RR、HR 等不同效果量的來源、計算與選用時機
實戰演練
涵蓋 t-test、ANOVA、卡方、相關、迴歸等常用分析的樣本數計算
敏感度分析
學會製作「不同效果量 x 檢力」的情境表，展現研究嚴謹度
論文撰寫指導
提供樣本數報告的標準寫法，以及審稿意見回覆範例
課程大綱
Part 1 統計檢定力基礎概念
- 為什麼需要計算樣本數？
- Type I 錯誤（α）與 Type II 錯誤（β）
- 統計檢定力（Power = 1-β）的意義
- 效果量（Effect Size）的概念
- 四大參數的關係：α、Power、Effect Size、N
Part 2 G*Power 軟體介面導覽
- G*Power 下載與安裝
- 介面結構說明（Test family / Statistical test）
- 五種分析類型：A priori、Post hoc、Sensitivity...
- 輸入參數與輸出結果解讀
- 圖形功能與結果匯出
Part 3 效果量：從哪裡來？
- Cohen's 標準：小(0.2)/中(0.5)/大(0.8) 的使用時機
- 從文獻或先導研究取得效果量
- MCID（最小臨床重要差異）的概念
- 不同指標的效果量：d、r、OR、RR、HR
- 效果量轉換公式與工具
Part 4 t 檢定樣本數計算
- 獨立樣本 t 檢定（兩組比較）
- 配對樣本 t 檢定（前後測設計）
- 單一樣本 t 檢定
- 不等分配比例的處理
- 【實作】G*Power 操作演練
Part 5 ANOVA 樣本數計算
- 單因子 ANOVA（三組以上比較）
- 效果量 f 的計算與意義
- 事後比較（Post hoc）的考量
- 重複測量 ANOVA 的特殊處理
- 【實作】多組比較的樣本數計算
Part 6 比例與卡方檢定
- 兩組比例差異檢定（RCT 二分類結果）
- 效果量 w 與 h 的計算
- 勝算比（Odds Ratio）的樣本數計算
- 卡方獨立性檢定
- 【實作】臨床試驗常見情境演練
Part 7 相關與迴歸
- 相關係數檢定的樣本數
- 多元迴歸分析的樣本數估計
- 預測變項數量的影響
- R² 增量的效果量
- 【實作】迴歸模型規劃
實戰 敏感度分析與論文撰寫
- 敏感度分析的重要性與做法
- 製作「效果量 x 檢力」情境表
- 論文 Methods 區塊的標準寫法
- 常見審稿意見與回覆範例
- 【重點】Post Hoc Power vs Retrospective Power 的區別
適用對象
需要計算樣本數的研究人員、研究生、臨床工作者
碩博士研究生
正在規劃論文研究設計，需要計算樣本數並寫入研究計畫書或論文 Methods 段落。
臨床研究人員
需要撰寫 IRB 計畫書、臨床試驗計畫，必須提供樣本數計算依據。
期刊投稿者
曾被審稿人要求補充樣本數計算說明，想學會正確報告方式。
樣本數系列課程
本課程為「樣本數」學習軌道的實作課程。建議搭配以下課程，建立完整的樣本數知識體系：
Live26-05：樣本數之常見誤區 — 審稿人在看什麼？（5/8 週五晚間 2 小時直播）
聚焦於常見錯誤與審稿人視角，適合快速了解概念與避雷。了解更多
課程資訊
實體課程 vs 線上課程，怎麼選？
實體課程（本課程）
- 老師在場即時互動，問題現場解決
- 小班制 15 人，確保學習品質
- 適合需要深度指導的學員
線上課程
- 效期內不限時空，隨時隨地學習
- 可重複觀看，適合複習
- 適合時間彈性安排的學員
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延伸學習資源
以下是與樣本數計算相關的優質資源，幫助您建立更完整的知識體系：
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- 填寫洽詢表單
統計分析
服務價目表 (未含5%營業稅)
透過嚴謹的數據整理，提供有價值的資訊，形塑知識，提高決策品質。包括信達雅三執行原則。
信：確保資料品質可信賴
達：確保統計方法適切性
雅：確保圖文表格正規化
協助代執行統計分析與進一步加值服務。
在匯東華與夥伴的專業背景知識配合下，能有效地處理面對的問題。
統計分析成果
數據串接與清洗
數據是礦藏，數據清洗是挖出鑽石的第一步，尤其是巨量知識。數據清洗或串接執行過程需要細心與專注，且有可能會消耗許多時間和精力，就由我們來替各位處理掉這個大麻煩。
全民健保研究資料庫、國外大型資料庫資料非常齊全，種類多，需要串接與清洗，進行正規化後才能更進一步進行資料探勘與統計分析。
Fig1.同一個Project資料散落在不同tables，無法使用
Fig2.整併與清理為可分析的table
Fig.3整理和分析後形成有意義的知識
概念與流程示意圖
計畫撰寫與統計諮詢
為了讓匯東華的顧客與學員有更好的合作和消費體驗，故匯東華特別依據營業項目開發周邊產品，提供使用、購買。目前已有針對公共衛生師的題庫以及模擬試題，未來將針對醫學研究領域發展產品。