统计检验力和效果量_图文

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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。

统计检验力与效果大小

统计检验力与效果大小
1
一 统计检验力的含义与估计原理
❖ 1-1 两种假设,两类错误及其关系 ❖ 1-2 虚无假设分布—备择假设分布 ❖ 1-3 估计统计检验力的理论基础 ❖ 1-4 统计检验力的计算公式
两种假设,两类错误及其关系
❖ 虚无假设: ❖ 研究假设:
H 0 : 1 0
H1 : 0
H 0 为真 H 0 为假
3 根据Φ值、分组数k,样本容量n查附表14,求得统计检验 力
计算实例
变异来源 平方和
组间
448
组内
430
总变异 878
自由度 2 15
17
均方 224 28.67
F
7.814**
f k 1 F 3 1 7.814 0.67 1.30 0.93 k n 3 6
f n 1 6 2.45
第一节 平均数差异显著性检验的统 计检验力和效果大小的估计
❖ 一 统计检验力的含义与估计原理 ❖ 二 独立样本平均数差异显著性检验统计检验力的估计方
法 ❖ 三 独立样本平均数差异显著性检验效果大小估计方法 ❖ 四 平均数差异显著性检验统计检验力的影响因素
显著性水平、样本容量、(效果大小)
❖ 五 其他平均数差异显著性检验统计检验力和效果大小的 估计方法
计算公式和步骤
f n
f k 1 F k n
小写粗体的f值就是效果大小的指标,
k
nh 1
ni
根号内大写的F值就是实际得到的方差分析之后的F值,
k是分组数,
n是实验中各组的人数。
❖ 方差分析后的统计检验力的计算过程有如下述:
1 根据实际得到的方差分析统计量F值计算小写粗体的f值
2 计算Φ值
接受 H 0
正确决策,1 II 型错误

“效果大小”的含义、计算方法及在应用中的常见问题

“效果大小”的含义、计算方法及在应用中的常见问题

Howell-2011

Gravetter-2011

1 Introduction …… 12.6 Effect Size …… 15 Power 381
…… 8.6 Statistical Power 9.3 Measure Effect size for the t test 13.5 Effect size for ANOVA …… 16.4 Measure Effect size for the ChiSquare ……

为了让读者鉴赏研究发现的大小或重要性,在论文的“结果”部
分几乎总是要提供所报告的每一种效应的某种量度…很多时候,
报告效应大小时既用原始单位,也用某种标准化的单位或单位 “1”(例如: Cohen d值),或者,一种标准化的回归权重 …”
例一:JEP-G,2011.2,P173-174

Experiment 1……Results We conducted planned comparisons between judgments in the strong and weak alternatives conditions. Diagnostic judgments in the weak alternatives condition (M = 81.7) were higher than in the strong alternatives condition (M = 58.5), t(19) = 5.0, p < .001, Cohen’s d = 1.1 . Predictive judgments did not differ significantly (Mstrong = 75.3; Mweak = 69.6) t(19) = 1.3, ns. Corroborating this analysis, we also found that there was no significant difference between judgments of P and Wc, t(39) = 0.60, ns.

统计在临床的应用

统计在临床的应用
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
调查研究
统计研究设计
实验研究
临床试验 动物实验
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
实验研究设计
根据研究对象不同又可分为 动物实验研究(animal experiment design)
以实验动物和实验样品为对象
临床试验(clinical trial design)
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
修改
将城市100名工人分成两组:50名服用中 草药,50名不服用
将农村100名农民分成两组:50名服用中 草药,50名不服用
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
实例
1976年某单位报告果胶驱铅的疗效观察。30 名铅中毒工人脱离现场后住院治疗,治疗前测 得尿铅均数为0.116mg/L,血铅均数为 1.81mg/L。服用果胶20天后再测,尿铅均 数降为0.087mg/L,血铅均数降为 0.73mg/L。说明果胶有较好的驱铅作用。
医学科研的统计设计和统计分析是 统计学不可分割的两个重要组成部分。
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
第二节 医学统计学基本内容和统计工作基本步骤
没有科学严谨的统计设计,数据的收集以及分 析常常是没有价值的。
对于不准确或不可靠的数据,统计分析所得出 的结论常常是站不住脚的,甚至是误导的。
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
规定纳入标准 和排除标准
总体 确定适宜纳入试验的对象
医 学 统 计 学(第二版) 李晓松
第一节 医学统计学的地位和作用
应采用什么样的指标来反映新药的有效性和安全性? 怎样测量这些指标以保证数据的准确性和可靠性? 如何控制试验的误差? 如果两组疗效存在一定差别,怎样比较两个药物的疗效

统计检验力和效果量

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

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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和效果量分析是研究领域中常用的统计方法,用于评估研究结果的可靠性和实际影响力。

本文将介绍统计显著性和效果量分析的概念、原理以及在科学研究中的应用。

统计显著性分析统计显著性分析是通过对研究数据进行统计推断,判断样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。

在科学研究中,通常使用假设检验方法进行统计显著性分析。

在假设检验中,研究者需要提出一个原假设(nullhypothesis)和一个备择假设(alternativehypothesis)。

原假设通常是认为两组数据没有差异或没有关联,备择假设则相反,认为数据之间存在差异或关联。

通过计算样本数据与原假设之间的偏差程度,可以得出一个统计值。

然后,通过设定一个显著性水平(significancelevel),比如0.05,来确定拒绝原假设的临界值。

如果计算得到的统计值小于临界值,就可以拒绝原假设,认为数据之间存在显著差异。

然而,统计显著性并不代表实际上的显著影响。

它只能告诉我们有没有差异存在,但不能告诉我们差异的程度和实际影响。

效果量分析效果量分析是用来衡量研究结果的实际影响大小的统计方法。

它能够帮助研究者更全面地理解研究发现,而不仅仅关注统计显著性。

常用的效果量指标包括Cohen’sd、r、η²等。

Cohen’sd衡量两组数据之间的差异程度,r衡量两个变量之间的关联程度,η²则是针对方差分析等多组数据进行效果量分析的指标。

效果量的计算通常需要样本大小、均值和标准差等统计参数。

通过对效果量的计算和解释,研究者可以更好地了解研究结果的实际影响,提供更准确的科学解释和决策依据。

统计显著性与效果量分析的应用统计显著性和效果量分析在科学研究中具有广泛的应用。

它们可以用于比较不同组别或条件下的数据差异,验证研究假设或研究问题的解答。

以医学研究为例,通过进行统计显著性和效果量分析,医生可以判断某种新药物与安慰剂之间是否存在显著差异,同时还可以评估新药物对病情的实际疗效。

教育与心理统计学 第六章 方差分析六 多因素方差分析、事后检验、协方差分析、统计功效与效果量、重要

教育与心理统计学  第六章 方差分析六 多因素方差分析、事后检验、协方差分析、统计功效与效果量、重要

第六章方差分析(六)第五节多因素方差分析一、多因素方差分析的定义多因素方差分析是用来研究两个及两个以上控制变量是否会对观测变量产生显著影响。

多因素方差分析不仅能够分析多个因素对观测变量 的独立影响,更能够分析多个控制因素的交互作用是否对观测变量的分布产生显著影响,进而最终找到利于观测变量的最优组合。

多因素 方差分析包括完全随机设出随机区组设计。

二、平均数差异检验、单因素方差分析、多因素方差分析比较当需要比较两个以上平均数的差异时,要使用单因素方差分析,而不进行多次平均数差异检验,这样就可以降低统计误差。

如果单次进行 平均数比较率,即显著性水平是a ,进行两两平均数比较的次数是N ,多次两两平均数差异的错误率:P N =l-(l-a)n o 同理多因素方差由于 同时进行两个因素以上的方差分析,亦能降低统计误差,同时,也能处理交互作用。

第六节事后检验(多个平均数之间的比较)一、事后检验[事后多重比较]事后检验的定义:方差分析所要检验的零假设是所有k 个处理的总体平均数没有显著性差异,相应的备择假设是k 个处理中至少有2个处 理的总体平均数之间存在显著差异。

但方差分析不拒绝零假设时,表明至少有2个处理的总体平均数不等,若方差分析F 检验的结果表明 差异显著就必须对各实验处理组的多对平均数进一步分析,做深入比较,判断究竟哪一对或哪几对的差异显著,确定两变量关系的本质。

事后检验也被称作事后多重比较,在这也叫做多个平均数之间的比较。

事后检验的目的:当方差分析表明一个主效应显著时,它只能提供几个变量之间是否存在显著差异的结果,又因为多重t 检验会使得I 型 错误发生的概率大大增加[吃1-Q :业L 因而我们只能采取事后检验。

二、事后检验的方法[1]N-K 法,也叫q 检验法;[2]HSD 检验(又叫Turkey 真实检验,更敏感,统计检验力更强,要求各组容量相等);[3]Scheffe 检验(匕啜保守,适用于样本容量不等,最大限降低了第一类误差a 水平,可能最安全);⑷费舍的最小显著差异法(LSD);一、协方差分析协方差分析的定义:协方差表示的是交互效应项,将处理引起的变异分解为处理在变量x 上引起的变异、在变量y 上引起的变异和在交互效应项xy 上引起的 变异。

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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 )
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。
胡竹菁. 心理统计学,高等教育出 版社,2010. P417,附表12
K=3

dfw …… 2.2 2.6 3.0
…… ……
16 …… 0.88 0.96 .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
在单因素方差分析中,统计检验 力是根据效果量来计算的,由于有 多种效果量的计算方法,因此,也 就有多种统计检验力的计算方法, 分别介绍如下:
1、根据f计算,再查表。 =f
本例中,=1.14 = 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)
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”。
上述例子表明:总体变异中有 51%是由于不同的实验处理所产生 的。
SPSS软件就是将 作为效果 量的(在“一般线性模型”的模块中 ),输出结果标注为“Partial Eta Squared”(英文)或“偏eta方”( 中文)。
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!
进行差异显著性检验和计算效果量时, 可能会出现以下四种情况:
(1)大效果量及差异显著:说明结论 可信度高,我们应该接受结论。
变异来源 组间 组内 总变异
平方和 448 430 878
自由度 2 15 17
均方 224 28.67
F 7.814**
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。
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。
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:
本例中:
Cohen认为:d=0.2为低效果; d=0.5为中效果;
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!
(2)大效果量及差异不显著,可以适 当增加样本,再做分析。
(3)小效果量及差异显著,说明结论 的可靠性较低,研究结果推广时要慎重 。
(4)小效果量及差异不显著,说明研 究价值不高,可以考虑放弃。
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?
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、
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。
3组被试智商分数的方差分析表
唐僧点头称是:快去快回!
沙和尚挟带着呼。
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。
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。
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 AXB 误差E
…… ……
11.28**
0.414 0.883
总变异T ……
唐僧的话音刚落,八戒就拍着手说,谢 谢师父,我都学会了,我要回家啦!
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。
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
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。
悟空拧了一下他的耳朵:是不是又惦记 高小姐了?师父还没有宣布下课呢!
唐僧:在心理学的研究中,还经常进行 卡方检验以及的积差相关系数的显著性 进行检验。
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。
统计检验力和效果量_图文.ppt
主要内容
一、统计检验力和效果量的含义 二、两个独立样本平均数差异显著
性检验的统计检验力 三、两个独立样本平均数差异显著
性检验的效果量
四、单因素方差分析的效果量 五、单因素方差分析的统计检验力 六、两因素方差分析的效果量和统
计检验力
七、卡方检验的效果量和统计检验 力
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。
假设检验的两类错误
虚无假设:
为真 为假
接受 正确决策, II 型错误
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