假设检验与统计效力教材课件

假设检验与统计功效郭丰波韦义平2011-11-7假设检验与统计功效郭丰波韦义平2011-11-7目录统计功效的介绍G*power的运用目录统计功效的介绍假设检验的基本原理假设检验是依据小概率原理由样本对总体进行推论的过程H0与H1假设检验的错误风险1-α(置信水平)β(ІІ类错误)α(І类错误)1-β(功效水平)现实(总体)H0：(不存在差异)H1：(存在差异)统计检验(样本)H0：(不存在差异)H1：(存在差异)І类错误：弃真错误，即在现实中不存在差别的两种现象在研究中被认为是有差别的。相伴概率P值为在给定的显著水平水平上犯错误的概率。II类错误：取伪错误，即在现实中存在差别的两种现象在研究中被推定为是无差别的。假设检验的基本原理假设检验是依据小概率原理由样本对总体进行推假设检验与统计效力教材课件统计显著性结果表示的意义是：当差异确实存在时，按照规定的显著性水平能够发现这种差别的能力。在心理学的研究中，正确的做法是限制犯Ⅰ类错误的概率，同时使犯Ⅱ类错误的概率尽可能的小。但是，心理学的研究中往往只注重对Ⅰ类错误的控制，而忽视对Ⅱ类错误的控制。统计显著性结果表示的意义是：当差异确实存在时当前国内外研究中推断统计误用（焦璨，2008）统计显著性(statisticalsignificance)和实质显著性(practicalsignificance)的混淆P值是原假设为真的概率，1-P为研究假设为真的概率拒绝原假设即接受研究者所提出的暗含原假设不为真的理论P值越小，其结论越有可能被重复P值越小，其实验处理越有效ɑ是拒绝原假设的概率当前国内外研究中推断统计误用（焦璨，2008）统计显著性(s美国“挑战者号”航天飞机失事（）的故事（Mazenetal.1987)决策：如果O型圈没有变化，则发射如果O型圈有变化，则不能发射错误风险α错误：如果O-Ring没有变化而做出有变化的结论，将导至飞机状态正常但不能发射。β错误：如果O-Ring有变化但做出没有变化的推断，则有可能导致飞机起飞后爆炸。美国航空航天局认为O型圈不存在差别航天飞机发射后爆炸事后调查发现，爆炸的原因是当时使用的O型圈与以前所使用的O型圈存在差别β错误导致了“挑战者号”航天飞机失事β错误的实例美国“挑战者号”航天飞机失事（）的故事β错误的实例统计功效的实例线性相关显著是否意味着高相关？拒绝H0成立是否必然地使接受H1是合理的？r=0.219,P<0.001**统计功效的实例线性相关显著是否意味着高相关？r=0.219,统计功效（statisticalpower,SP）Thepower(1-β)ofastatisticaltestisthecomplementof

β,whichdenotestheTypeIIorbetaerrorprobabilityoffalselyretaininganincorrectH0（FRANZFAULetal.,2007).统计功效是假设检验能够正确侦测到真实的处理效应的能力。学术界认为，一个研究的统计功效达到0.8以上，其研究结论才比较可靠。只有当统计功效达到0.80时，才能比较有把握地保证总体中存在的现象可以通过样本检验得到识别（Brock，2003）SP=0.8也意味着，研究者推论犯II类错误的概率为20%(β=0.2）统计功效（statisticalpower,SP）The影响统计功效的要素Statisticalpowerdepends

onthreeclassesofparameters:1）thesignificance

level(i.e.,theTypeIerrorprobability)α

ofthetest。2）the

size(s)ofthesample(s)usedforthetest。3）aneffect

sizeparameterdefiningH1andthusindexingthedegree

ofdeviationfromH0intheunderlyingpopulation.α水平、样本规模、效应规模影响统计功效的要素Statisticalpowerdep提高统计功效的方法增加效应规模（effectsize）增加样本量（samplesize）增加显著性水平（α）改双侧检验为单侧检验提高统计功效的方法增加效应规模（effectsize）效应规模（effectivesize）效应规模指的是总体中原假设与备择假设之间的差距（Cohen，1992）。一般来说，效应规模应该通过现有理论、以往研究、预检验（pre-test）或根据逻辑来进行估计。如果显著水平和样本规模固定，那么，ES越小，统计功效越也越低。而ES越小，意昧着H0与H1的deviation也越小，那么拒绝H0与接受H1之间的合理性也越高。效应规模（effectivesize）效应规模指的是总体中

效应规模参考表(Cohen,1992）（林丹明、李炜文,、梁强，2007） 效应规模参考表(Cohen,1992）（林丹明、李炜文,、统计效应的计算（金勇进，1999）统计效应的计算（金勇进，1999）假设检验与统计效力教材课件统计功效对实证研究的结果的影响过低的统计功效会使人们放弃一些重要的理论，从而阻碍知识的发展。（Maxwell，2004）过高的统计功效会降低研究效率。统计功效对实证研究的结果的影响过低的统计功效会G*power3G*Power(EG*Power(Erdfelder,Faul,&Buchner,1996)wasdesignedasageneralstand-alonepoweranalysisprogramforstatisticaltestscommonlyusedinsocialandbehavioralresearch.G*Power3isamajorextensionof,andimprovementover,thepreviousversions.Itrunsonwidelyusedcomputerplatforms(i.e.,WindowsXP,WindowsVista,andMacOSX10.4)andcoversmanydifferentstatisticaltestsofthet,F,andx2testfamilies.Inaddition,itincludespoweranalysesforztestsandsomeexacttests.G*Power3providesimprovedeffectsizecalculatorsandgraphicoptions,supportsbothdistribution-basedanddesign-basedinputmodes,andoffersalltypesofpoweranalysesinwhichusersmightbeinterested.Likeitspredecessors,G*Power3isfree.http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/G*power3G*Power(EG*Power(ErdG*Power3的使用详细说明G*Power3的使用详细说明G*Power3应用实务事前设计（研究设计）如何确定样本规模确定检验方法确定分组情况确定效应规模、显著水平和统计功效ES：以中等效应规模为基点显著水平：0.05统计功效：0.8以上计算合适的样本规模G*Power3应用实务事前设计（研究设计）G*Power3应用实务研究的事后评估确定研究的数据处理方法确定研究的被试数确定分组方法确定显著水平确定样本规模指定效应规模计算研究结论的统计效力G*Power3应用实务研究的事后评估更多信息及G*Power的升级请访问：

http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/谢谢更多信息及G*Power的升级请访问：

http://www假设检验与统计功效郭丰波韦义平2011-11-7假设检验与统计功效郭丰波韦义平2011-11-7目录统计功效的介绍G*power的运用目录统计功效的介绍假设检验的基本原理假设检验是依据小概率原理由样本对总体进行推论的过程H0与H1假设检验的错误风险1-α(置信水平)β(ІІ类错误)α(І类错误)1-β(功效水平)现实(总体)H0：(不存在差异)H1：(存在差异)统计检验(样本)H0：(不存在差异)H1：(存在差异)І类错误：弃真错误，即在现实中不存在差别的两种现象在研究中被认为是有差别的。相伴概率P值为在给定的显著水平水平上犯错误的概率。II类错误：取伪错误，即在现实中存在差别的两种现象在研究中被推定为是无差别的。假设检验的基本原理假设检验是依据小概率原理由样本对总体进行推假设检验与统计效力教材课件统计显著性结果表示的意义是：当差异确实存在时，按照规定的显著性水平能够发现这种差别的能力。在心理学的研究中，正确的做法是限制犯Ⅰ类错误的概率，同时使犯Ⅱ类错误的概率尽可能的小。但是，心理学的研究中往往只注重对Ⅰ类错误的控制，而忽视对Ⅱ类错误的控制。统计显著性结果表示的意义是：当差异确实存在时当前国内外研究中推断统计误用（焦璨，2008）统计显著性(statisticalsignificance)和实质显著性(practicalsignificance)的混淆P值是原假设为真的概率，1-P为研究假设为真的概率拒绝原假设即接受研究者所提出的暗含原假设不为真的理论P值越小，其结论越有可能被重复P值越小，其实验处理越有效ɑ是拒绝原假设的概率当前国内外研究中推断统计误用（焦璨，2008）统计显著性(s美国“挑战者号”航天飞机失事（）的故事（Mazenetal.1987)决策：如果O型圈没有变化，则发射如果O型圈有变化，则不能发射错误风险α错误：如果O-Ring没有变化而做出有变化的结论，将导至飞机状态正常但不能发射。β错误：如果O-Ring有变化但做出没有变化的推断，则有可能导致飞机起飞后爆炸。美国航空航天局认为O型圈不存在差别航天飞机发射后爆炸事后调查发现，爆炸的原因是当时使用的O型圈与以前所使用的O型圈存在差别β错误导致了“挑战者号”航天飞机失事β错误的实例美国“挑战者号”航天飞机失事（）的故事β错误的实例统计功效的实例线性相关显著是否意味着高相关？拒绝H0成立是否必然地使接受H1是合理的？r=0.219,P<0.001**统计功效的实例线性相关显著是否意味着高相关？r=0.219,统计功效（statisticalpower,SP）Thepower(1-β)ofastatisticaltestisthecomplementof

β,whichdenotestheTypeIIorbetaerrorprobabilityoffalselyretaininganincorrectH0（FRANZFAULetal.,2007).统计功效是假设检验能够正确侦测到真实的处理效应的能力。学术界认为，一个研究的统计功效达到0.8以上，其研究结论才比较可靠。只有当统计功效达到0.80时，才能比较有把握地保证总体中存在的现象可以通过样本检验得到识别（Brock，2003）SP=0.8也意味着，研究者推论犯II类错误的概率为20%(β=0.2）统计功效（statisticalpower,SP）The影响统计功效的要素Statisticalpowerdepends

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level(i.e.,theTypeIerrorprobability)α

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size(s)ofthesample(s)usedforthetest。3）aneffect

sizeparameterdefiningH1andthusindexingthedegree

ofdeviationfromH0intheunderlyingpopulation.α水平、样本规模、效应规模影响统计功效的要素Statisticalpowerdep提高统计功效的方法增加效应规模（effectsize）增加样本量（samplesize）增加显著性水平（α）改双侧检验为单侧检验提高统计功效的方法增加效应规模（effectsize）效应规模（effectivesize）效应规模指的是总体中原假设与备择假设之间的差距（Cohen，1992）。一般来说，效应规模应该通过现有理论、以往研究、预检验（pre-test）或根据逻辑来进行估计。如果显著水平和样本规模固定，那么，ES越小，统计功效越也越低。而ES越小，意昧着H0与H1的deviation也越小，那么拒绝H0与接受H1之间的合理性也越高。效应规模（effectivesize）效应规模指的是总体中

效应规模参考表(Cohen,1992）（林丹明、李炜文,、梁强，2007） 效应规模参考表(Cohen,1992）（林丹明、李炜文,、统计效应的计算（金勇进，1999）统计效应的计算（金勇进，1999）假设检验与统计效力教材课件统计功效对实证研究的结果的影响过低的统计功效会使人们放弃一些重要的理论，从而阻碍知识的发展。（Maxwell，2004）过高的统计功效会降低研究效率。统计功效对实证研究的结果的影响过低的统计功效会G*power3G*Power(EG*Power(Erdfelder,Faul,&Buchner,1996)wasdesignedasageneralstand-alonepoweranalysisprogramforstatisticaltestscommonlyusedinsocialandbehavioralresearch.G*Power3isamajorextensionof,andimprovementover,thepreviousversions.Itrunsonwidelyusedcomputerplatforms(i.e.,WindowsXP,WindowsVista,andMacOSX10.4)andcoversmanydifferentstatisticaltestsofthet,F,andx2testfamilies.Inaddition,itincludespo