Power功效分析常用于实验研究时样本量的计算（或功效值计算），如果是涉及广义模型时的回归系数差异计算时，SPSSAU共提供二元logit回归和Poisson回归情况时的Power功效分析，具体如下表格所述：
比如二元Logit回归时，对比某个自变量X回归系数的差异情况，此时则使用‘二元Logit回归’，当然如果研究时使用的是Poisson回归，也是对比某X回归系数的差异情况，此时使用‘Poisson回归’。
SPSSAU进行功效分析时，共包括两项功能，分别是计算样本量和计算功效Power值，具体涉及到Power功效原理，可查阅‘Power原理’内容。接下来以‘二元Logit回归’为例具体讲解操作，如下所述：
1、关于分析Power值
上图中目的在于计算Power值，其研究二元Logit回归时，某变量的回归系数是否明显与某数字有明显差异性。图中显示alpha值为0.05，并且二元Logit回归时得到X的回归系数是0.2，其需要与0.15进行对比。与此同时，二元Logit回归模型时还有另外的变量，另外的变量对于X进行线性回归时得到的R 方值为0.3。并且X的分布基于正态分布前提，除此之外，当前是基本30个样本量进行二元Logit回归，最终结果如下所示：
计算结果显示，基于I类错误为0.05，线性回归样本量为30时，最终得到Power值为0.070，即不犯II类错误的概率是7%，即说明仅有7%的把握‘错的说成错的’。说明当前较小的回归系数差异(0.2和0.15)，在30个样本时的Power功效能力非常弱。
2、关于分析样本量
上图中目的在于计算样本量，研究基于alpha值为0.05，Power为0.8，并且二元Logit回归时X的回归系数是0.2（其需要与0.15进行对比），与此同时，二元Logit回归的其它自变量对于X做线性回归时的R 方值是0.3，且X假定为正态分布前提时。最后点击开始分析即可，结果如下:
计算结果显示，基于I类错误为0.05，II类错误为0.2，Power值为0.8前提下，要想达到上述研究具有科学判断性，此时在样本量为1150.880即向上取整为1151个样本时，该研究才能具有0.8的功效能力，即需要很大的样本量才能较为敏锐的检测出0.05的回归系数差异。
