如何解决多元线性回归的事后功效分析
我进行了一项研究，以检查药物依从性水平（连续变量）及其与不同变量（分类变量）的关联。 我使用以下公式计算了样本量：n = N z2pq / d2(N-1) +z2pq。 对于 95% CI，z = 1.96，人口规模为 13600（基于已发表的报告）。高依从性人群的百分比设置为 50%，以获得 374 的最大样本量，测量高依从性比例的概率为 95%，精确度为 5%。但是，由于预计会出现无效的、停止服务的电话号码、不愿意参与以及电话号码所有权的变化（数据收集是通过电话收集），因此计算出的样本量增加到 450。只有180个符合纳入标准并被纳入。
我后来收到了进行事后功效分析的建议，因为我的研究功效不足。当我使用 G*power 软件执行此操作时，我的功率为 0.9998377。有这个值可以吗？
我使用 10 个预测变量进行了多元线性回归，调整后的 R 平方为 0.226
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