统计检验力和效果量

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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。

统计效率和检验效能

统计效率和检验效能

统计效率和检验效能统计效率和检验效能是统计学中两个重要的概念。

统计效率指的是在给定的样本大小下,估计量的精度和稳定性。

而检验效能则是指在给定的显著性水平下,检验假设是否成立的能力。

一、统计效率1.1 什么是统计效率?统计效率是指在给定样本大小下,估计量的精度和稳定性。

通俗地讲,就是用尽可能少的样本得到尽可能准确的结果。

1.2 影响统计效率的因素影响统计效率的因素有很多,主要包括以下几个方面:(1)样本大小:通常情况下,样本越大,估计量越准确。

(2)误差分布:误差分布越小,则估计量越准确。

(3)估计方法:不同的估计方法对于同一数据集可能会得到不同的结果。

(4)总体分布:总体分布对于估计量也有很大影响。

1.3 如何提高统计效率?提高统计效率可以采取以下措施:(1)增加样本大小:增加样本数量可以提高估计量的精度和稳定性。

(2)优化估计方法:选择适当的估计方法可以提高估计量的准确度。

(3)优化总体分布:对于总体分布进行优化,可以提高估计量的准确度。

二、检验效能2.1 什么是检验效能?检验效能是指在给定显著性水平下,检验假设是否成立的能力。

通俗地讲,就是发现真实差异的可能性有多大。

2.2 影响检验效能的因素影响检验效能的因素有很多,主要包括以下几个方面:(1)样本大小:样本越大,发现真实差异的可能性越大。

(2)显著性水平:显著性水平越小,发现真实差异的可能性越小。

(3)样本误差:样本误差越小,则发现真实差异的可能性越大。

(4)总体方差:总体方差越小,则发现真实差异的可能性越大。

2.3 如何提高检验效能?提高检验效能可以采取以下措施:(1)增加样本大小:增加样本数量可以提高发现真实差异的可能性。

(2)降低显著性水平:降低显著性水平可以提高发现真实差异的可能性。

(3)优化样本误差:减小样本误差可以提高发现真实差异的可能性。

(4)优化总体方差:对于总体方差进行优化,可以提高发现真实差异的可能性。

三、统计效率和检验效能的关系统计效率和检验效能是两个相互矛盾的概念。

统计功效和效应值(重要内容)

统计功效和效应值(重要内容)

统计功效与效应大小华中师范大学心理学院刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power)统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。

用1-β表示。

或说:当总体实际上存在差异,应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率。

在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。

统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。

2.显著性标准α。

显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大。

3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。

4.样本容量。

样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦削,统计功效越大。

二、效应量(Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。

其实,两样本平均数的差异就是一个效应量。

效应量表示两个总体分布的重叠程度。

ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。

三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义。

2.有些效应量,如相关系数,点二列相关系数的平方,,可以反映自变量解释因变量变异的百分比。

3.在同一个实验中,如果有几个自变量,可以根据效应量大小对自变量的重要性排序。

4.原分析的基础。

在元分析中,将各个不同的相关研究进行概括分析的基础便是各个不同研究的效应量。

5.效果量的计算还为改进研究设计、提高检验能力提供了根据。

APA出版手册第五版要求报告差异检验结果时一般要报告SE值。

四、效应量和统计功效前述检验功效与两总体差异(或说处理效应大小)、样本容量、显著性水平、检验的方向性四个因素有关。

而两总体差异大小、两样本分布的重叠恰恰是与效应量有关的概念。

可见,效应量和统计功效有关。

统计功效受效应量的制约。

在检验方向、样本容量、显著性水平固定的条件下,效应量与检验功效有对应关系。

见下表。

【独立样本】表在0.05水平下假设检验的功效样本容量效应大小0.2 0.5 0.8单尾10 0.11 0.29 0.5320 0.15 0.46 0.8030 0.19 0.61 0.9240 0.22 0.72 0.9750 0.26 0.80 0.99100 0.41 0.97 1.00双尾10 0.07 0.18 0.3920 0.09 0.33 0.6930 0.12 0.47 0.8640 0.14 0.60 0.9450 0.17 0.70 0.94100 0.29 0.94 1.00五、独立样本t检验的效应大小例?在大学一年级新生中选取10名双性化学生和20名非双性化学生,对他们施测自尊量表。

统计检验之统计检验力和效果量

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_图文

统计检验力和效果量_图文

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: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!
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。
八戒看着眼里,喜在心头, 决定与悟空的猴小兵比试一下 智力高低。 找到师父唐三藏说明来意, 唐僧看得徒儿如此有出息, 也就欣然答应。
唐僧:对猪宝宝与猴小兵的智力比试 是两个样本平均数差异显著性检验问题, 我虽为金蝉子转世, 判断却也可能出错。 八戒诧异地问道:师父也会有错? 唐僧:我可能会犯两类错误啊!
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?
唐僧:且听我细细道来。
六、两因素方差分析的效果量 和统计检验力
可以通过SPSS获得,也可以采用 公式计算。
介绍SPSS的方法(SPSS18.0中文版 )

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。

方差分析的统计检验力和效果大小的常用方法比较

方差分析的统计检验力和效果大小的常用方法比较

方差分析的统计检验力和效果大小的常用方法比较本文对用方差分析统计检验力和效果大小进行估计的几种不同方法作了简要的介绍和比较。

标签:方差分析的效果大小;方差分析的统计检验力1 方差分析的统计检验力和效果大小的含义关于统计检验力(The power of a statistical test)的含义,美国著名心理统计学家J.Cohen曾指出:“当虚无假设为假时…,关于虚无假设的统计检验力是指导致拒绝虚无假设的概率。

”[1]关于效果大小(effect size,ES)的含义,J.Cohen在同一本专著中指出:“当虚无假设为假时…,它总是在一定程度上的虚假。

效果大小(effect size,ES)是指某个特定总体中的某种特殊的非零的数值。

这个数值越大,就表明由研究者所处理的研究现象所造成的效果越大…效果大小本身可以被视为是一种参数:当虚无假设为真时,效果大小的值为零;当虚无假设为假时,效果大小为某种非零的值。

因此,可以把效果大小视为某种与虚无假设分离程度的指标。

”[1]最近几年,我国心理学界也有越来越多的学者注意到这一领域研究成果的重要性并加以介绍和评述:如权朝鲁对“效果量的意义及测定方法”作了简要述评[2];胡竹菁曾以平均数差异显著性检验为例,对实验数据进行假设检验后继续对其统计检验力和效果大小进行估计的基本原理和方法作了简要介绍[3]。

甘怡群[4]、舒华[5]等也在各自主编的教科书中有专门论述统计检验力的章节。

本文拟以单因素和两因素完全随机实验设计的方差分析为例,对方差分析后的统计检验力进行估计的几种不同方法作一简要介绍和比较。

在心理统计学中,方差分析(即F检验)中的虚无假设一般是H0:μ1=μ0=…=μk,其备择假设则是指H a:μ1,μ2,…μk不完全相等,方差分析的统计检验力(power of test,即1-β)的含义与平均数差异显著性检验的统计检验力1-β的含义在实质上都是一样的,都是指在虚无假设H0为假(备择假设H a为真)时,正确拒绝H0的概率。

统计功效和效应值(讲稿子1)

统计功效和效应值(讲稿子1)

统计功效与效应量华中师范大学心理学院 刘华山一、统计功效(检验功效,效力,Power )统计功效指某检验能够正确地拒绝一个错误的虚无假设的能力。

用1-β表示。

或说:当总体实际上存在差异(备择假设H 1为真),应该拒绝虚无假设时,正确地拒绝虚无假设的概率,或不犯β错误的概率 。

它表示某个检验探查出实际存在的差异,正确拒绝虚无假设的能力。

在实验设计中,统计功效反映了假设检验能够正确侦查到真实的处理效应的能力。

统计功效的大小取决于四个条件:1.两总体差异。

当两总体实有差异越大,或处理效应越大,则假设检验的统计功效越大;(在α错误概率不变的情况下,1-β变大)2.显著性标准α:也称显著性水平,是一个特定的值,一个决策标准。

通过p 与α的决策比较,作出统计决策。

而当假设H 0是真实的时候,观察到的差异完全是由随机误差所致的概率称为观察概率p 。

显著性标准α越大,则β错误越小,从而统计功效1-β越大;反之,α变小,1-β变小3.检验的方向:当两总体差异一定,对于同样的显著性标准α,单侧检验比双侧检验的统计功效要大。

4.样本容量。

样本容量越大,样本平均数分布的标准误越小,分布曲线越瘦◆ 单总体检验◆ α错误的解释 ◆ β错误的解释 ◆ 统计功效1-β◆ 决定统计功效的条件削,统计功效越大。

二、效应量 (效应大小,Effect Size,ES )效应量,反映处理效应大小的度量。

效应量表示两个总体分布的重叠程度。

ES越大,表示两总体重叠的程度越小,效应越明显。

其实,两样本平均数的差异本身就是一个效应量。

由计算出的ES大小,可由专门的表格中查出两样本分布的重叠的百分比。

故效应量经常用两总体重叠的程度为指标,重叠的部分百分比越大,效应量越小。

或以两个样本不重叠的程度为指标,不重叠的部分百分比越大,效应量越大。

三、效应量检验的功能1.效应量有助于我们判断统计上显著差异是否有实际的意义已有统计显著性检验的条件下,检验效应大小的必要性:统计显著性与实际显著性的区别:差异的统计显著性、相关的统计显著性只是告诉你在特定的条件下,这差异、这相关系数是存在的、并不是完全由抽样误差造成的,但并不意味着这差异有实际意义。

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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?
唐僧:且听我细细Байду номын сангаас来。
六、两因素方差分析的效果量 和统计检验力
15
15 100 100
2
2
4 1.89 2.12
3、令α=0.05,双侧检验的临界值 为1.96 由于Z=1.89<1.96 即:p>0.05,接受H0,两组被 试的智商平均数没有显著差异。

在一般情况下,假设检验到此 就完成了。但如果要计算统计检验 力,则还需要下列步骤。
胡竹菁. 心理统计学,高等教育出 版社,2010. P417,附表12
K=3 dfw
…… 16 ……
…… …… …… ……
2.2 0.88
2.6
0.96
3.0 .099

在本例中,K=3,dfw=15,接近 于表中的16,=2.79,查表,得到 统计检验力在0.96~0.99之间。
2、根据f计算,再查表。 =f n
八戒对于河南大学研究生的家教质量充 满信心,对于这次智力比试满怀希望。 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。
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
3组被试智商分数的方差分析表
变异来源 组间
平方和 448
自由度 2
均方 224
F 7.814**
组内
总变异
430
878
15
17
28.67

2
448 0.51 878
效果量 的解释: 它反映了了各组间平方和在总 体平方和中所占的比重。 它的值越大,表示各组差异 越大; 它的值越小,表示各组差异 越小。

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!

2
2、f (甘怡群1)
f
1
2
2

本例中
f
0.51 1 0.51 0.51 1.02 0.49
3、f (甘怡群2)
f F n

本例中
7.814 f 1.14 6
4 、f
f=
k
1
k
F n
本例中,f=
3 1 7.814
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!
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。
解:已知条件为: n 100, x 115, 15
1
1
1
n
2
100,
x
2
111 ,

2
15
1、建立假设:

H : H :
0 1
1
1


2
2
2、计算统计检验量Z
X

Z
1
X
2

2 1 1
n


1


2
2 2 2
n

115 111
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样 本容量的影响)
两个独立样本的效果量
通常用符号“d”表示 ,它可以理解为是两个总体分布的重叠量
计算统计检验力和效果量的意义: 通过假设检验只能得知样本统 计量之间是否存在显著差异,而不 能告诉我们这个差异究竟有多大, 因此提出了统计检验力和效果量。
唐僧:这是一个单因素方差分析问题, 对于这种问题,通常是先计算效果量, 再计算统计检验力。 对于效果量的计算,人们提出了多种方 法,下面逐一介绍。
四、单因素方差分析的效果量
有多种指标来计算方差分析的 效果量,下面分别介绍: 1、 SS SS
2
2
组间
总体
例:将18名被试分为3组,每组6人, 运用某个智力测验对各组被试进行 测量,然后,运用方差分析方法, 检验3组被试的智商是否存在显著 差异。
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! 唐僧:检验结果表明两组孩子的智商没 有显著差异,得出该结论的统计检验力 为47%。
八戒嘟嘟哝哝: 小学生都知道115比111要大,师父却说 没有明显差异,分明是偏袒大师兄。我 赶快发个短信给高小姐,今天晚饭就不 要给师父吃灌汤包和桶子鸡了。
八戒看着眼里,喜在心头, 决定与悟空的猴小兵比试一下 智力高低。 找到师父唐三藏说明来意, 唐僧看得徒儿如此有出息, 也就欣然答应。
唐僧:对猪宝宝与猴小兵的智力比试 是两个样本平均数差异显著性检验问题, 我虽为金蝉子转世, 判断却也可能出错。 八戒诧异地问道:师父也会有错? 唐僧:我可能会犯两类错误啊!
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)”;

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-。
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。
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!
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。
唐僧:听说三师弟至今未婚,他在流沙 河办了个幼儿园,专门收留和培养流浪 儿童。 八戒灵机一动:我去师弟那里,让他把 那些沙娃娃带来,再请师父测试一下, 我们兄弟三人的孩子智商如何? 唐僧点头称是:快去快回!
沙和尚挟带着呼呼的风沙,以及他的沙 娃娃,随同八戒来拜见师父。 唐僧:你们师兄弟3人,各出6名孩娃进 行智力测试,我来做裁判,比较他们是 否有显著性差异,而且给出统计检验力 和效果量的计算结果。
1、根据f计算,再查表。 =f n
本例中,=1.14
6= 2.79
Cohen给出了“方差显著性检验的 统计检验力表” (Cohen B H. Explaining Psychological Statistics. New York, New York University, 2008)
2
在实验研究中,效果量也反映了不同实验 处理“效果”的差异。例如,在本研究中 ,师兄3人对于孩子采取了不同的教学方式 。 悟空:自学为主; 八戒:个别辅导; 沙僧:班级教学。 效果量就反映了“不同教学方式”所产生 的 “效果大小”。
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