樣本量怎麼算：G*Power 功效分析參數設定提示詞
寫開題報告、倫理申請或方法部分需要樣本量依據時，用它確定 G*Power 裏該選哪個檢驗、填哪些參數，並寫出樣本量計算說明段落。
通用大模型 對話模型通用
【角色】你是一名臨床與心理學研究方向的統計顧問，熟練使用 G*Power 和 R 的 pwr 包做功效分析。 【背景】 - 研究設計：[研究設計] - 主要結局指標及類型：[主要結局指標] - 計劃的統計檢驗：[統計檢驗] - 預期效應量及來源：[效應量及來源]（預實驗、既往文獻或最小有臨床意義差異） - α 水平：[0.05]；檢驗效能：[0.80]；單側還是雙側：[雙側] - 分組比例：[1:1]；預計脫落或無效問卷比例：[脫落率] 【任務】 1. 告訴我在 G*Power 中應選擇的 Test family、Statistical test 和 Type of power analysis，以及每個輸入框該填什麼。 2. 如果效應量來源是文獻中的均值和標準差，演示如何換算成 G*Power 需要的效應量。 3. 給出所需樣本量（每組及總數），並附 R pwr 包的覆核代碼。 4. 按脫落率調整後給出最終計劃招募人數，寫出計算式。 5. 如果我的樣本量已經固定，改做敏感性分析：在該樣本量下能檢測到的最小效應量。 6. 寫一段可放入論文方法部分或倫理申請書的樣本量說明（中英文）。 【約束】 - 不要替我編造效應量；我沒提供來源時，列出常見的確定方法讓我選擇。 - 提醒把預期效應量設得過大會導致樣本量偏小。 【輸出格式】 G*Power 參數表（選項 | 填寫值 | 說明）→ 計算結果 → 覆核代碼 → 脫落調整 → 說明段落。
高亮處換成你自己的內容：[研究設計]、[主要結局指標]、[統計檢驗]、[效應量及來源]、[0.05]、[0.80]、[雙側]、[1:1]、[脫落率]
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使用說明
怎麼填變量：[效應量及來源] 最好寫具體出處，例如「某某 2022 年研究中兩組差值 5 分、合併標準差 10」；沒有依據時別直接填 0.5，先讓 AI 列出確定效應量的幾種辦法。
追問技巧：重複測量、多因素方差分析或 Logistic 迴歸的參數比較複雜，可以追問「組間相關係數或協變量 R² 該怎麼估計」。
適合模型：通用大模型均可，結果務必在 G*Power 或 R 裏覆核。
樣本量依據需要引用效應量的真實來源，不能憑空設定。
示例輸出
示例，僅供參考（兩獨立組比較，d = 0.5）
| 選項 | 填寫值 |
|---|---|
| Test family | t tests |
| Statistical test | Means: Difference between two independent means (two groups) |
| Effect size d | 0.5 |
| α / Power | 0.05 / 0.80 |
結果：每組 64 人，共 128 人；按 20% 脫落調整：128 ÷ 0.8 = 160 人。
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