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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。
1 基本用詞與概念 1
從一個母群體中選取抽樣要素 4
決定要從一個母群體中選取多少個抽樣要素 8
2 統計考驗力分析 13
兩個平均值的差異 26
兩個比例的差異 29
勝算比 31
卡方與列聯表（獨立性考驗） 32
變異數分析 34
共變數分析 37
重複量數變異數分析 39
多變項變異數分析 40
多變項共變數分析 42
重複量數多變項變異數分析 42
相關 43
迴歸分析或多元迴歸分析 43
區別函數分析 45
邏輯迴歸分析 46
寇克斯迴歸分 48
結構方程模組與驗證性因素分析 49
多個層級分析 53
3 信賴區間：精準度的量數 59
兩個平均值的差異 68
標準化效果大小的信賴區間 70
兩個比例的差異 71
勝算比 72
卡方與列聯表（獨立性考驗） 74
變異數分析 74
標準化效果大小的信賴區間 76
共變數分析 78
重複量數變異數分析 78
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 79
相關 80
多元迴歸分析 80
區別函數分析 82
邏輯迴歸分析 83
寇克斯迴歸分析 84
結構方程模組與驗證性因素分析 85
多個層級分析 86
4 依賴電腦的方法 89
基本概念 91
馬靴法 92
蒙地卡羅法 93
隨機數產生器 94
應用 95
依賴電腦策略的優點 97
依賴電腦策略的缺點 99
範例：一個決定樣本大小的依賴電腦策略 101
5 其他的考量、建議與結論 111
其他考量因素 113
建議 119
6 實際範例 125
範例1：兩個平均值的差異—獨立樣本 128
範例2：兩個平均值的差異—相關樣本 136
範例3：兩個獨立比例的差異 144
範例4：勝算比 152
範例5：卡方與列聯表（獨立性考驗） 162
範例6：變異數分析—單因子固定效果 167
範例7-1：共變數分析 174
範例7-2：共變數分析 181
範例8：單因子重複量數變異數分析 185
範例9：多變項變異數分析 190
範例10：多變項共變數分析 194
範例11：重複量數多變項變異數分析 199
範例12：相關 204
範例13：迴歸分析 212
範例14：區別函數分析 217
範例15：邏輯迴歸分析 221
範例16：寇克斯迴歸分析 226
範例17：結構方程模組 229
範例18：多個層級分析 239
範例19：效果大小的信賴區間 242
附錄 251
註解 273
