统计检验力和效果量剖析91页PPT
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统计检验力和效果量
再点击“选项”，选中“功效 估计”和“检验效能”；点击“继 续”、“确定”，于是得到“观察 到的效力=0.91”，这就是统计检验 力。
八戒晃着脑袋说：我最怕做计算了，现 在有了SPSS可好了，点击一下就帮我算 出来了！ 唐僧：由于计算效果量和统计检验力的 方法较多，不同方法得到的结果是不能 进行比较的，因此，还是要把基础知识 搞清楚啊！
七、卡方检验的效果量和统计检验 力 八、积差相关系数的效果量和统计 检验力
来自扬子江畔的余老师 给同学们连灌好几天数学公式， 有人已经开始消化不良了， 如果再来数学演算， 看样子要“胃结石”了， 我们来说说“西游记后传”吧！
话说天蓬元帅猪八戒， 虽然表面上对悟空恭恭敬敬， 但内心仍然看不起 这个基层干部弼马温， 特别是花果山的儿童团猴小兵。
3、确定α水平及相应的临界值。 4、计算实际得到的Z值与α水平临 界值的差。
5、根据Z值与α水平临界值的差查 正态分布表，确定可能犯的第二类 错误概率β，于是得到统计检验力 1- β。
例题： 我们分别在猪宝宝与猴小兵中 分别抽取100名被试进行智商测查， 得到两组被试的智商平均数分别为 115分和111分。根据常模，该年龄 组智商的标准差为15分，请计算这 两组被试智商差异显著性检验的统 计检验力。
唐僧立刻截获了八戒的短信，暗想：这 个呆子，怎就忘记了出家人是从来不碰 荤腥的，我怎能稀罕灌汤包和筒子鸡？ 唐僧不动声色：关于两个样本平均数的 差异，还可以计算它们的效果量。
三、两个独立样本平均数差异 显著性检验的效果量
效果量d：当两个独立样本的方差 和容量都相等时：
d
1
沙僧：师父说得对啊，我们一定要把各 种计算方法都搞明白。 刚才介绍了单因素方差分析的情况，那 么对于两因素方差分析，该如何计算效 果量和统计检验力呢？
统计检验之统计检验力和效果量ppt课件
解：已知条件为：
n 100, 1
x1 115,
15
1
n x 100, 2
111,
2
15
2
1、建立假设：
H :
0
1
2
H :
1
1
2
2、计算统计检验量Z
Z
X 1
X
2
1
2
2
2
1
2
n1 n2
115 111 4 1.89
152 152 2.12
100 100
3、令α=0.05，双侧检验的临界值 为1.96
水平）
要检验专业知识和棋局类型对记 忆成绩是否有显著影响，二者是否存 在交互作用；两因素和它们交互作用 的效果量及检验力各为多少。
运用SPSS进行方差分析后得到：
变异来源
F
偏η2 统计检验力
因子A
…… 18.65** 0.538 0.982
因子B
…… 14.73** 0.479 0.949
交 互 作 用 ……
拒绝 H 0 I 型错误 正确决策，1 统计检验力
在其他条件不变的前提下 α 和 不可以同时增大或减小
❖ 八戒可真聪明：我明白了，
❖ 虚无假设H0认为“猪宝宝与猴小兵”的智力 没有显著差异，
❖ 备择假设H1认为“猪宝宝与猴小兵”的智力 存在显著差异。
❖ 唐僧：不论我接受或拒绝哪个假设，都有可 能犯错误，这涉及到统计检验力的问题。
本例中，=0.93 6 = 2.28 查表，得到统计检验力在0.88～
0.96之间。
3、运用SPSS计算统计检验力
（以SPSS18.0中文版为例）
点击“分析”菜单中的“一般 线性模型”；再点击“单变量 （U）……”后，出现对话框，输 入“因变量（智商）”，“固定因 子（教学方式）”；
统计检验之统计检验力和效果量
2
本例中：
115 111 d 0.27 15
Cohen认为：d=0.2为低效果； d=0.5为中效果； D=0.8为高效果 本例为较低效果。
八戒松了一口气： 我请河南大学研究生对猪宝宝进行智力 开发，虽然效果不显著，但还算是有些 效果的，看样子还要坚持下去啊！
假设检验的两类错误
虚无假设:
H 0 为真
H 0 为假
H 0 : 1 2
备择假设:
拒绝 H 0 I 型错误
H 1 : 1 2
接受 H 0 正确决策， 1 II 型错误
1 统计检验力 正确决策，
在其他条件不变的前提下 α 和 不可以同时增大或减小
八戒可真聪明：我明白了， 虚无假设H0认为“猪宝宝与猴小兵”的智力 没有显著差异， 备择假设H1认为“猪宝宝与猴小兵”的智力 存在显著差异。 唐僧：不论我接受或拒绝哪个假设，都有可 能犯错误，这涉及到统计检验力的问题。
4、计算Z值和临界值的差： 1.89-1.96=-0.07
5、查正态分布表 从中心点为零到右边0.07个标 准差所占的面积为0.0279，约等于 0.03，加上中心点左侧的0.5的面积， 共有曲线下0.53的面积，这就是犯 II型错误的概率β。于是统计检验力 （1- β）=0.47。
再点击“选项”，选中“功效 估计”和“检验效能”；点击“继 续”、“确定”，于是得到“观察 到的效力=0.91”，这就是统计检验 力。
八戒晃着脑袋说：我最怕做计算了，现 在有了SPSS可好了，点击一下就帮我算 出来了！ 唐僧：由于计算效果量和统计检验力的 方法较多，不同方法得到的结果是不能 进行比较的，因此，还是要把基础知识 搞清楚啊！
统计检验力和效果量ppt课件
没有显著差异， 备择假设H1认为“猪宝宝与猴小兵”的智力
存在显著差异。 唐僧：不论我接受或拒绝哪个假设，都有可
能犯错误，这涉及到统计检验力的问题。
12
一、统计检验力和效果量的含义
统计检验力： 当虚无假设H0为假（备择假设
H1为真）时，正确拒绝H0的概率， 它等于1-。
13
八戒：以前师父只是和我们讲过显著 性水平α，
10
假设检验的两类错误
虚无假设: H 0 : 1 2 备择假设: H 1 : 1 2
H 0 为真 H 0 为假
接受 H 0 正确决策，1 II 型错误
拒绝 H 0 I 型错误 正确决策，1 统计检验力
在其他条件不变的前提下 α 和 不可以同时增大或减小
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八戒可真聪明：我明白了， 虚无假设H0认为“猪宝宝与猴小兵”的智力
八戒：师父啊，这次智力测验，您一定 要报告统计检验力和效果量！
唐僧：八戒真是好学啊，我先把有关计 算方法和你说说吧。
20
二、两个独立样本平均数差异 显著性检验的统计检验力
计算步骤： 1、根据已知条件建立假设 2、采用相应的公式计算Z统计量
21
3、确定α水平及相应的临界值。 4、计算实际得到的Z值与α水平临
现在看来，这个β也很重要啊！ 那怎么来计算统计检验力1- β呢？ 唐僧：八戒这几年真是有长进了， 我会慢慢教你的。
14
唐僧：以前我们对若干个样本的平均数 进行比较时，只是给出它们之间是否有 显著性差异的结论。例如，上个月猪宝 宝与猴小兵比武，我只是宣布双方的武 艺有显著性差异。
八戒脸一红，那次是全军覆没啊！
152 152 2.12
100 100
存在显著差异。 唐僧：不论我接受或拒绝哪个假设，都有可
能犯错误，这涉及到统计检验力的问题。
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一、统计检验力和效果量的含义
统计检验力： 当虚无假设H0为假（备择假设
H1为真）时，正确拒绝H0的概率， 它等于1-。
13
八戒：以前师父只是和我们讲过显著 性水平α，
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假设检验的两类错误
虚无假设: H 0 : 1 2 备择假设: H 1 : 1 2
H 0 为真 H 0 为假
接受 H 0 正确决策，1 II 型错误
拒绝 H 0 I 型错误 正确决策，1 统计检验力
在其他条件不变的前提下 α 和 不可以同时增大或减小
11
八戒可真聪明：我明白了， 虚无假设H0认为“猪宝宝与猴小兵”的智力
八戒：师父啊，这次智力测验，您一定 要报告统计检验力和效果量！
唐僧：八戒真是好学啊，我先把有关计 算方法和你说说吧。
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二、两个独立样本平均数差异 显著性检验的统计检验力
计算步骤： 1、根据已知条件建立假设 2、采用相应的公式计算Z统计量
21
3、确定α水平及相应的临界值。 4、计算实际得到的Z值与α水平临
现在看来，这个β也很重要啊！ 那怎么来计算统计检验力1- β呢？ 唐僧：八戒这几年真是有长进了， 我会慢慢教你的。
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唐僧：以前我们对若干个样本的平均数 进行比较时，只是给出它们之间是否有 显著性差异的结论。例如，上个月猪宝 宝与猴小兵比武，我只是宣布双方的武 艺有显著性差异。
八戒脸一红，那次是全军覆没啊！
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统计检验力和效果量
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5、查正态分布表 从中心点为零到右边0.07个标
准差所占的面积为0.0279，约等于 0.03，加上中心点左侧的0.5的面积， 共有曲线下0.53的面积，这就是犯 II型错误的概率β。于是统计检验力 （1- β）=0.47。
整理ppt
整理ppt
八戒纳闷地看着师父：您说什么？检验 结果表明我和大师兄的孩子在智力上没 有显著差异？我给河南大学研究生的银 子就打水漂了？心疼啊！
整理ppt
唐僧：我没有说双方武艺的差异有多大。 八戒连忙说：感谢师父给我留面子！ 唐僧：实际上，我们还是应该知道双方的
差异究竟有多大。这可以用“效果量”作 为统计指标来反映这种差异。
整理ppt
效果量（效应量、效果大小）：
表示不同处理下的总体平均
数之间差异的大小。它不受样本容
量的影响。（统计检验力则会受到
现在看来，这个β也很重要啊！ 那怎么来计算统计检验力1- β呢？ 唐僧：八戒这几年真是有长进了， 我会慢慢教你的。
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唐僧：以前我们对若干个样本的平均数 进行比较时，只是给出它们之间是否有 显著性差异的结论。例如，上个月猪宝 宝与猴小兵比武，我只是宣布双方的武 艺有显著性差异。
八戒脸一红，那次是全军覆没啊！
整理ppt
师徒四人和白龙马西天取得真经后， 猪八戒衣锦还乡回到高老庄， 和高小姐拜堂成亲， 连生了180个小猪仔， 呵呵，猪类不需要计划生育啊！
整理ppt
八戒自知武艺不如悟空， 决定还是从“智力开发”角度来培养猪宝宝
， 特地从河南大学教科院请来研究生， 对猪宝宝开展“一对一”的家教辅导， 同时加强心理咨询工作 猪宝宝们都茁壮成长， 智商逐步接近了八戒的水平。
没有显著差异， ❖ 备择假设H1认为“猪宝宝与猴小兵”的智力
5、查正态分布表 从中心点为零到右边0.07个标
准差所占的面积为0.0279，约等于 0.03，加上中心点左侧的0.5的面积， 共有曲线下0.53的面积，这就是犯 II型错误的概率β。于是统计检验力 （1- β）=0.47。
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八戒纳闷地看着师父：您说什么？检验 结果表明我和大师兄的孩子在智力上没 有显著差异？我给河南大学研究生的银 子就打水漂了？心疼啊！
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唐僧：我没有说双方武艺的差异有多大。 八戒连忙说：感谢师父给我留面子！ 唐僧：实际上，我们还是应该知道双方的
差异究竟有多大。这可以用“效果量”作 为统计指标来反映这种差异。
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效果量（效应量、效果大小）：
表示不同处理下的总体平均
数之间差异的大小。它不受样本容
量的影响。（统计检验力则会受到
现在看来，这个β也很重要啊！ 那怎么来计算统计检验力1- β呢？ 唐僧：八戒这几年真是有长进了， 我会慢慢教你的。
整理ppt
唐僧：以前我们对若干个样本的平均数 进行比较时，只是给出它们之间是否有 显著性差异的结论。例如，上个月猪宝 宝与猴小兵比武，我只是宣布双方的武 艺有显著性差异。
八戒脸一红，那次是全军覆没啊！
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师徒四人和白龙马西天取得真经后， 猪八戒衣锦还乡回到高老庄， 和高小姐拜堂成亲， 连生了180个小猪仔， 呵呵，猪类不需要计划生育啊！
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八戒自知武艺不如悟空， 决定还是从“智力开发”角度来培养猪宝宝
， 特地从河南大学教科院请来研究生， 对猪宝宝开展“一对一”的家教辅导， 同时加强心理咨询工作 猪宝宝们都茁壮成长， 智商逐步接近了八戒的水平。
没有显著差异， ❖ 备择假设H1认为“猪宝宝与猴小兵”的智力
统计检验力和效果量 ppt课件
查，得到两组被试的智商平均数分
别为11分，请计
算这两组被试智商差异显著性检验
的统计检验力。
统计检验力和效果量
解：已知条件为：
n 100, 1
x1 115,
15
1
n 100, 2
x2 111,
15
2
统计检验力和效果量
1、建立假设：
H :
八戒：以前师父只是和我们讲过显著 性水平α，
现在看来，这个β也很重要啊！ 那怎么来计算统计检验力1- β呢？ 唐僧：八戒这几年真是有长进了， 我会慢慢教你的。
统计检验力和效果量
唐僧：以前我们对若干个样本的平均数 进行比较时，只是给出它们之间是否有 显著性差异的结论。例如，上个月猪宝 宝与猴小兵比武，我只是宣布双方的武 艺有显著性差异。
八戒脸一红，那次是全军覆没啊！
统计检验力和效果量
唐僧：我没有说双方武艺的差异有多大。 八戒连忙说：感谢师父给我留面子！ 唐僧：实际上，我们还是应该知道双方的
差异究竟有多大。这可以用“效果量”作 为统计指标来反映这种差异。
统计检验力和效果量
效果量（效应量、效果大小）：
表示不同处理下的总体平均
统计检验力和效果量
七、卡方检验的效果量和统计检验 力
八、积差相关系数的效果量和统计 检验力
统计检验力和效果量
来自扬子江畔的余老师 给同学们连灌好几天数学公式， 有人已经开始消化不良了， 如果再来数学演算， 看样子要“胃结石”了， 我们来说说“西游记后传”吧！
统计检验力和效果量
话说天蓬元帅猪八戒， 虽然表面上对悟空恭恭敬敬， 但内心仍然看不起 这个基层干部弼马温， 特别是花果山的儿童团猴小兵。
统计检验力和效果量
统计检验力和效果量
02 统计检验力与假设检验
CHAPTER
假设检验的基本概念
假设检验是一种统计推断方法，通过对样本数据的分析，对总体参数做出推断。
假设检验的基本步骤包括提出假设、选择合适的统计方法、进行统计推断、得出结 论。
假设检验的结论是概率性的，有一定的风险，即存在误判的可能性。
统计检验力在假设检验中的应用
统计检验力和效果量
目录
CONTENTS
• 统计检验力概述 • 统计检验力与假设检验 • 效果量概述 • 效果量与效应大小 • 统计检验力与效果量在实际研究中的应用
01 统计检验力概述
CHAPTER
定义与概念
统计检验力是指一个研究或实验能够正确拒 绝或接受某一假设的能力，即当实际效应存 在或不存在时，研究结果能够证明该效应的 能力。
选择适当的统计方法
根据数据特点和问题背景选择 合适的统计方法，能够提高统 计检验力。
降低显著性水平
显著性水平是决定是否拒绝原 假设的临界值，降低显著性水 平可以提高统计检验力。
重复实验
通过重复实验，可以降低随机 误差的影响，提高统计检验力
。
03 效果量概述
CHAPTER
定义与概念
效果量是指一个干预措施或条件 变化对个体或群体的影响程度， 它反映了实验或观察结果的变化
02
在统计分析中，常用的效果量计算方法包括Cohen's d、eta squared（η²）、phi （φ）等，这些方法可以帮助研究者了解干预措施或条件变化对个体或群体的具体 影响程度。
03
计算效果量时需要注意其适用范围和局限性，以确保结果的准确性和可靠性。
效果量的作用与意义
1
效果量可以帮助研究者了解实验或观察结果的可 靠性和实用性，为后续的研究和实践提供有价值 的参考。
统计显著性与效果量分析
统计显著性与效果量分析统计显著性与效果量分析是研究设计和数据分析领域中至关重要的概念。
在科学研究和实证分析中，我们经常需要确定变量之间的关系是否真实存在，以及这种关系的程度有多大。
统计显著性和效果量分析就是用来帮助我们回答这些问题的工具和方法。
统计显著性什么是统计显著性？统计显著性是指在一项研究或实验中，观察到的结果是否可能是由随机因素所引起的，还是真实存在的现象。
通过进行统计检验，我们可以评估观察到的差异是否显著，即是否超出了仅仅由随机因素引起的范围。
在探究变量之间关系时，统计显著性可以帮助我们确定所得结论的可靠性和信度。
统计显著性的应用统计显著性在各个领域的研究中都有着广泛的应用，例如医学、心理学、经济学等。
研究人员通过统计显著性检验来验证他们的研究假设，从而判断实验结果的可信度和推广性。
常见的统计检验方法包括 t检验、方差分析(ANOVA)、卡方检验等。
效果量分析什么是效果量？效果量是用来衡量不同处理或实验条件之间差异的指标，它表示两组数据之间的实际差异有多大。
与统计显著性不同，效果量关注的是实际效果的大小，而不是简单地确定这种效果是否超出了随机误差的范围。
效果量分析通常与统计显著性分析结合使用，可以为研究结果提供更全面的解释。
效果量分析的重要性在研究设计和数据分析中，效果量分析是至关重要的，它可以帮助我们更好地理解不同实验条件之间的差异，从而有效地评估变量之间的关系是否具有实际意义。
同时，效果量也可以使我们更好地比较不同研究之间的结果，促进研究领域的进步和发展。
统计显著性与效果量分析的关系统计显著性和效果量分析在研究中常常同时使用，二者相辅相成。
统计显著性可以告诉我们观察到的差异是否具有统计学意义，而效果量则能够告诉我们这种差异的实际大小。
通过综合考虑统计显著性和效果量，我们可以更全面地解释研究结果，并得出科学、可靠的结论。
结语统计显著性与效果量分析是科学研究中不可或缺的工具，它们帮助我们理解数据背后的含义，验证研究假设的成立，推动学科的发展。