假設檢驗與統(tǒng)計效力教材課件

假設檢驗與統(tǒng)計功效郭豐波韋義平2011-11-7假設檢驗與統(tǒng)計功效郭豐波韋義平2011-11-7目錄統(tǒng)計功效的介紹G*power的運用目錄統(tǒng)計功效的介紹假設檢驗的基本原理假設檢驗是依據(jù)小概率原理由樣本對總體進行推論的過程H0與H1假設檢驗的錯誤風險1-α(置信水平)β(??類錯誤)α(?類錯誤)1-β(功效水平)現(xiàn)實(總體)H0：(不存在差異)H1：(存在差異)統(tǒng)計檢驗(樣本)H0：(不存在差異)H1：(存在差異)?類錯誤：棄真錯誤，即在現(xiàn)實中不存在差別的兩種現(xiàn)象在研究中被認為是有差別的。相伴概率P值為在給定的顯著水平水平上犯錯誤的概率。II類錯誤：取偽錯誤，即在現(xiàn)實中存在差別的兩種現(xiàn)象在研究中被推定為是無差別的。假設檢驗的基本原理假設檢驗是依據(jù)小概率原理由樣本對總體進行推假設檢驗與統(tǒng)計效力教材課件統(tǒng)計顯著性結(jié)果表示的意義是：當差異確實存在時，按照規(guī)定的顯著性水平能夠發(fā)現(xiàn)這種差別的能力。在心理學的研究中，正確的做法是限制犯Ⅰ類錯誤的概率，同時使犯Ⅱ類錯誤的概率盡可能的小。但是，心理學的研究中往往只注重對Ⅰ類錯誤的控制，而忽視對Ⅱ類錯誤的控制。統(tǒng)計顯著性結(jié)果表示的意義是：當差異確實存在時當前國內(nèi)外研究中推斷統(tǒng)計誤用（焦璨，2008）統(tǒng)計顯著性(statisticalsignificance)和實質(zhì)顯著性(practicalsignificance)的混淆P值是原假設為真的概率，1-P為研究假設為真的概率拒絕原假設即接受研究者所提出的暗含原假設不為真的理論P值越小，其結(jié)論越有可能被重復P值越小，其實驗處理越有效ɑ是拒絕原假設的概率當前國內(nèi)外研究中推斷統(tǒng)計誤用（焦璨，2008）統(tǒng)計顯著性(s美國“挑戰(zhàn)者號”航天飛機失事（）的故事（Mazenetal.1987)決策：如果O型圈沒有變化，則發(fā)射如果O型圈有變化，則不能發(fā)射錯誤風險α錯誤：如果O-Ring沒有變化而做出有變化的結(jié)論，將導至飛機狀態(tài)正常但不能發(fā)射。β錯誤：如果O-Ring有變化但做出沒有變化的推斷，則有可能導致飛機起飛后爆炸。美國航空航天局認為O型圈不存在差別航天飛機發(fā)射后爆炸事后調(diào)查發(fā)現(xiàn)，爆炸的原因是當時使用的O型圈與以前所使用的O型圈存在差別β錯誤導致了“挑戰(zhàn)者號”航天飛機失事β錯誤的實例美國“挑戰(zhàn)者號”航天飛機失事（）的故事β錯誤的實例統(tǒng)計功效的實例線性相關顯著是否意味著高相關？拒絕H0成立是否必然地使接受H1是合理的？r=0.219,P<0.001**統(tǒng)計功效的實例線性相關顯著是否意味著高相關？r=0.219,統(tǒng)計功效（statisticalpower,SP）Thepower(1-β)ofastatisticaltestisthecomplementof

β,whichdenotestheTypeIIorbetaerrorprobabilityoffalselyretaininganincorrectH0（FRANZFAULetal.,2007).統(tǒng)計功效是假設檢驗能夠正確偵測到真實的處理效應的能力。學術界認為，一個研究的統(tǒng)計功效達到0.8以上，其研究結(jié)論才比較可靠。只有當統(tǒng)計功效達到0.80時，才能比較有把握地保證總體中存在的現(xiàn)象可以通過樣本檢驗得到識別（Brock，2003）SP=0.8也意味著，研究者推論犯II類錯誤的概率為20%(β=0.2）統(tǒng)計功效（statisticalpower,SP）The影響統(tǒng)計功效的要素Statisticalpowerdepends

onthreeclassesofparameters:1）thesignificance

level(i.e.,theTypeIerrorprobability)α

ofthetest。2）the

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

sizeparameterdefiningH1andthusindexingthedegree

ofdeviationfromH0intheunderlyingpopulation.α水平、樣本規(guī)模、效應規(guī)模影響統(tǒng)計功效的要素Statisticalpowerdep提高統(tǒng)計功效的方法增加效應規(guī)模（effectsize）增加樣本量（samplesize）增加顯著性水平（α）改雙側(cè)檢驗為單側(cè)檢驗提高統(tǒng)計功效的方法增加效應規(guī)模（effectsize）效應規(guī)模（effectivesize）效應規(guī)模指的是總體中原假設與備擇假設之間的差距（Cohen，1992）。一般來說，效應規(guī)模應該通過現(xiàn)有理論、以往研究、預檢驗（pre-test）或根據(jù)邏輯來進行估計。如果顯著水平和樣本規(guī)模固定，那么，ES越小，統(tǒng)計功效越也越低。而ES越小，意昧著H0與H1的deviation也越小，那么拒絕H0與接受H1之間的合理性也越高。效應規(guī)模（effectivesize）效應規(guī)模指的是總體中

效應規(guī)模參考表(Cohen,1992）（林丹明、李煒文,、梁強，2007） 效應規(guī)模參考表(Cohen,1992）（林丹明、李煒文,、統(tǒng)計效應的計算（金勇進，1999）統(tǒng)計效應的計算（金勇進，1999）假設檢驗與統(tǒng)計效力教材課件統(tǒng)計功效對實證研究的結(jié)果的影響過低的統(tǒng)計功效會使人們放棄一些重要的理論，從而阻礙知識的發(fā)展。（Maxwell，2004）過高的統(tǒng)計功效會降低研究效率。統(tǒng)計功效對實證研究的結(jié)果的影響過低的統(tǒng)計功效會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的使用詳細說明G*Power3的使用詳細說明G*Power3應用實務事前設計（研究設計）如何確定樣本規(guī)模確定檢驗方法確定分組情況確定效應規(guī)模、顯著水平和統(tǒng)計功效ES：以中等效應規(guī)模為基點顯著水平：0.05統(tǒng)計功效：0.8以上計算合適的樣本規(guī)模G*Power3應用實務事前設計（研究設計）G*Power3應用實務研究的事后評估確定研究的數(shù)據(jù)處理方法確定研究的被試數(shù)確定分組方法確定顯著水平確定樣本規(guī)模指定效應規(guī)模計算研究結(jié)論的統(tǒng)計效力G*Power3應用實務研究的事后評估更多信息及G*Power的升級請訪問：

http://www.psycho.uni-duesseldorf.de/abteilungen/aap/gpower3/謝謝更多信息及G*Power的升級請訪問：

http://www假設檢驗與統(tǒng)計功效郭豐波韋義平2011-11-7假設檢驗與統(tǒng)計功效郭豐波韋義平2011-11-7目錄統(tǒng)計功效的介紹G*power的運用目錄統(tǒng)計功效的介紹假設檢驗的基本原理假設檢驗是依據(jù)小概率原理由樣本對總體進行推論的過程H0與H1假設檢驗的錯誤風險1-α(置信水平)β(??類錯誤)α(?類錯誤)1-β(功效水平)現(xiàn)實(總體)H0：(不存在差異)H1：(存在差異)統(tǒng)計檢驗(樣本)H0：(不存在差異)H1：(存在差異)?類錯誤：棄真錯誤，即在現(xiàn)實中不存在差別的兩種現(xiàn)象在研究中被認為是有差別的。相伴概率P值為在給定的顯著水平水平上犯錯誤的概率。II類錯誤：取偽錯誤，即在現(xiàn)實中存在差別的兩種現(xiàn)象在研究中被推定為是無差別的。假設檢驗的基本原理假設檢驗是依據(jù)小概率原理由樣本對總體進行推假設檢驗與統(tǒng)計效力教材課件統(tǒng)計顯著性結(jié)果表示的意義是：當差異確實存在時，按照規(guī)定的顯著性水平能夠發(fā)現(xiàn)這種差別的能力。在心理學的研究中，正確的做法是限制犯Ⅰ類錯誤的概率，同時使犯Ⅱ類錯誤的概率盡可能的小。但是，心理學的研究中往往只注重對Ⅰ類錯誤的控制，而忽視對Ⅱ類錯誤的控制。統(tǒng)計顯著性結(jié)果表示的意義是：當差異確實存在時當前國內(nèi)外研究中推斷統(tǒng)計誤用（焦璨，2008）統(tǒng)計顯著性(statisticalsignificance)和實質(zhì)顯著性(practicalsignificance)的混淆P值是原假設為真的概率，1-P為研究假設為真的概率拒絕原假設即接受研究者所提出的暗含原假設不為真的理論P值越小，其結(jié)論越有可能被重復P值越小，其實驗處理越有效ɑ是拒絕原假設的概率當前國內(nèi)外研究中推斷統(tǒng)計誤用（焦璨，2008）統(tǒng)計顯著性(s美國“挑戰(zhàn)者號”航天飛機失事（）的故事（Mazenetal.1987)決策：如果O型圈沒有變化，則發(fā)射如果O型圈有變化，則不能發(fā)射錯誤風險α錯誤：如果O-Ring沒有變化而做出有變化的結(jié)論，將導至飛機狀態(tài)正常但不能發(fā)射。β錯誤：如果O-Ring有變化但做出沒有變化的推斷，則有可能導致飛機起飛后爆炸。美國航空航天局認為O型圈不存在差別航天飛機發(fā)射后爆炸事后調(diào)查發(fā)現(xiàn)，爆炸的原因是當時使用的O型圈與以前所使用的O型圈存在差別β錯誤導致了“挑戰(zhàn)者號”航天飛機失事β錯誤的實例美國“挑戰(zhàn)者號”航天飛機失事（）的故事β錯誤的實例統(tǒng)計功效的實例線性相關顯著是否意味著高相關？拒絕H0成立是否必然地使接受H1是合理的？r=0.219,P<0.001**統(tǒng)計功效的實例線性相關顯著是否意味著高相關？r=0.219,統(tǒng)計功效（statisticalpower,SP）Thepower(1-β)ofastatisticaltestisthecomplementof

β,whichdenotestheTypeIIorbetaerrorprobabilityoffalselyretaininganincorrectH0（FRANZFAULetal.,2007).統(tǒng)計功效是假設檢驗能夠正確偵測到真實的處理效應的能力。學術界認為，一個研究的統(tǒng)計功效達到0.8以上，其研究結(jié)論才比較可靠。只有當統(tǒng)計功效達到0.80時，才能比較有把握地保證總體中存在的現(xiàn)象可以通過樣本檢驗得到識別（Brock，2003）SP=0.8也意味著，研究者推論犯II類錯誤的概率為20%(β=0.2）統(tǒng)計功效（statisticalpower,SP）The影響統(tǒng)計功效的要素Statisticalpowerdepends

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效應規(guī)模參考表(Cohen,1992）（林丹明、李煒文,、梁強，2007） 效應規(guī)模參考表(Cohen,1992）（林丹明、李煒文,、統(tǒng)計效應的計算（金勇進，1999）統(tǒng)計效應的計算（金勇進，1999）假設檢驗與統(tǒng)計效力教材課件統(tǒng)計功效對實證研究的結(jié)果的影響過低的統(tǒng)計功效會使人們放棄一些重要的理論，從而阻礙知識的發(fā)展。（Maxwell，2004）過高的統(tǒng)計功效會降低研究效率。統(tǒng)計功效對實證研究的結(jié)果的影響過低的統(tǒng)計功效會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