注意：要确保您的研究所包含的观测数足以检测所需的差值，请在设计实验时使用关于功效的信息。这种分析称为前瞻功效分析。请考虑使用“实验设计”平台来设计您的研究。“实验设计”>“样本大小与功效”和“实验设计”>“评估设计”都有助于前瞻功效分析。有关使用标准最小二乘的前瞻功效分析的示例，请参见前瞻功效分析。
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LSV0.05 是最小显著值。该数值是可令该检验在显著性水平 0.05 下显著的估计值的最小绝对值。具体而言，假定该设计的观测数、均方误差以及平方和与叉积矩阵都保持不变。那么，若估计值的绝对值小于 LSV0.05，则“概率>|t|”值将超过 0.05。（有关更多详细信息，请参见最小显著值 (LSV)。）
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LSN 是最小显著数。该数值是可令该检验在显著性水平 0.05 下显著的观测数。具体而言，假定该设计的参数估计值、均方误差以及平方和与叉积矩阵都保持不变。那么，若观测数小于 LSN，则“概率>|t|”值将超过 0.05。（有关更多详细信息，请参见最小显著数 (LSN)。）
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AdjPower0.05 是调整功效值。该数字是该检验将为显著的概率的估计值。当前研究中的样本值将替换为功效计算中通常使用的参数值。调整功效计算对因以下替换而造成的偏倚进行调整：在非中心参数的公式中直接替换成样本估计值 (Wright and O’Brien, 1988)。（有关更多详细信息，请参见调整功效和置信区间。）
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