统计检验力计算
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
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
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？
统计检验力和效果量
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：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。
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。
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。
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。
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。
f F n
本例中
f 7.814 1.14 6
4、f
f=
k
Kruskal-Wallis检验的使用技巧(七)
Kruskal-Wallis检验的使用技巧统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，其中假设检验是一种常用的方法，用于确定一组数据是否来自同一分布。
而Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，用于比较三个或三个以上独立样本的中位数是否相等。
这篇文章将讨论Kruskal-Wallis检验的使用技巧，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
1. 数据收集和准备在进行Kruskal-Wallis检验之前，首先需要收集和整理数据。
数据应该是来自独立的样本，且符合非参数检验的要求，即不需要假定数据符合特定的分布。
另外，数据的测量水平应该是顺序或等距的，以确保检验结果的准确性。
2. 假设检验的设置进行Kruskal-Wallis检验时，需要设置两个假设，即零假设和备择假设。
零假设通常是所有样本的中位数相等，而备择假设则是至少有一个样本的中位数不相等。
在进行检验前，需要明确这两个假设，以便进行后续的分析和判断。
3. 检验统计量的计算进行Kruskal-Wallis检验时，需要计算检验统计量H的数值。
这一步骤通常是通过排列样本数据，计算秩和来完成的。
具体的计算公式可以在统计学的教材或者软件中找到，读者可以根据实际情况选择合适的方法进行计算。
4. 自由度的确定和临界值的查找在计算检验统计量H的数值之后，需要确定自由度的值，并查找临界值，以便进行假设检验的判断。
自由度的确定通常是根据样本数和组数来计算的，而临界值则可以在统计表格或者专业软件中查找。
确保在进行假设检验时，使用正确的自由度和临界值是非常重要的。
5. 假设检验的进行和结果的解释最后一步是进行假设检验并解释结果。
在进行检验时，将计算出的检验统计量H与临界值进行比较，如果检验统计量大于临界值，则拒绝零假设，否则接受零假设。
在得出检验结果之后，需要进行结果的解释，并根据实际情况进行进一步的分析。
综上所述，Kruskal-Wallis检验是一种非参数检验方法，适用于比较三个或三个以上独立样本的中位数是否相等。
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！
利用Excel进行能力验证结果统计
当 Ⅳ为奇数时， 那么中位值是一个单一的中心 值， 即Ｘ 。
划为实验室提供了一个评估和证明其出具数据可靠 性 的客 观手 段 。随 着 实验 室 认 可 活 的开 展 ， 能 力 验 证越 来 越得 到 了认可 机构 和实 验室 的重 视 。
当 Ⅳ为偶数时， 那么中位值是两个 中心值 的平
２ ０ １ ３年第 ５期
文章编号 ： １ ０ ０ ５ － ３ ３ ８ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ０ ６ ３ － ６ ４
利用 Ｅ ｘ ｃ ｅ ｌ 进行能 力验证 结果统计
倪 峰 蔡 涛
７ １ ０ ０ ５ ４ ）
（ 国家 煤炭 质量 监督 检验 中心 （ 西安 ） ， 西安
动） 和实验室 内部的变异 。为 了评定 实验室 间和实验 室 内这两种变 异性 ， 实验 室 必须 进行 多 于一 次 （ 如两 次） 的相 同检测 。因此 ， 只要 可能 ， 验证 计划应 设计成 能够 获得成对 的相关 结 果 。通 常 情况 下会 使 用 样 品
５ ） 四分 位 间距 是 低 四分 位 数 值 和 高 四分 位 数
值的差值 ， 即 ＝ Ｑ 。 一 Ｑ 。 ６ ） 标准化 四分位 数间距 （ 标ຫໍສະໝຸດ 准化 Ｉ Ｑ Ｒ） ： 是表示 数
据分散 程 度 的量 度 ， 类 似 于 标 准偏 差 ， 标 准化 Ｉ Ｑ Ｒ＝ ０ ． ７ ４ １ ３ ｘ ｌ Ｑ Ｒ， 系数 ０ ． ７ ４ １ ３是从标准正态分布导出 。 ７ ） 稳健 变 异 系数 （ 稳健 Ｃ Ｖ ） ： 等 于标 准 化 Ｉ Ｑ Ｒ
一
表示 ； 另一个为实验室 内 ｚ比分数 ， 用Ｚ Ｗ 表示 ， 它 们分 别基 于结 果对 的和与差 值 。
影响t值的因素t测验实例
影响t值的因素t测验实例（实用版）目录1.引言2.影响 t 值的因素2.1 样本数量2.2 样本的变异性2.3 显著性水平2.4 检验力3.t 测验实例3.1 t 测验的定义和用途3.2 t 测验的计算方法3.3 t 测验的优缺点4.结论正文1.引言在统计学中，t 值（t-value）是一种常见的检验统计量，用于评估两个样本之间是否存在显著差异。
t 值的大小和显著性受到多种因素的影响，本文将对这些因素进行分析，并通过 t 测验实例来具体说明。
2.影响 t 值的因素2.1 样本数量样本数量是影响 t 值的一个重要因素。
一般来说，样本数量越多，t 值的分布越接近正态分布，这意味着 t 值的概率解释更为准确。
同时，较大的样本数量还有助于提高检验的统计效力。
2.2 样本的变异性样本的变异性程度也会影响 t 值。
如果两个样本的变异性较大，那么 t 值可能较小，这意味着在检验显著性时需要更高的证据。
相反，如果样本的变异性较小，t 值可能较大，这意味着检验显著性所需的证据较少。
2.3 显著性水平显著性水平是影响 t 值的另一个重要因素。
显著性水平通常设定为 0.05 或 0.01，表示我们愿意接受的误判概率。
显著性水平越低，所需的证据就越多，因此 t 值也会相应地变大。
2.4 检验力检验力是指检验能够识别真实差异的能力。
当检验力较高时，t 值可能会较小，这意味着检验可以更有效地识别差异。
反之，当检验力较低时，t 值可能会较大，这表明检验识别差异的能力较弱。
3.t 测验实例3.1 t 测验的定义和用途t 测验（t-test）是一种用于比较两个样本均值差异是否显著的统计方法。
它适用于小样本（通常样本数量小于 30）和大样本的情况，广泛应用于实际研究中。
3.2 t 测验的计算方法t 测验的计算方法基于样本均值和标准差。
常用的 t 测验有独立样本 t 检验、配对样本 t 检验等。
其中，独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值差异，而配对样本 t 检验用于比较同一组样本在不同时间或条件下的均值差异。
统计学中的假设检验
统计学中的假设检验是一种重要的统计推断方法，用于对数据进行推断和决策。
它帮助我们确定数据中的差异是否具有统计学意义，从而帮助我们做出合理的决策。
假设检验的基本原理是：根据样本数据对总体的参数进行推断。
根据现有的理论和经验，我们提出一个关于总体参数的假设，然后收集样本数据，通过统计方法来验证这个假设的可靠性。
假设检验的过程可以归纳为以下几个步骤：1.建立假设：假设检验首先需要提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1）。
原假设通常是默认情况下我们认为成立的假设，而备择假设则是我们想要证明的假设。
例如，原假设可能是“某个药物对疾病的治疗效果无显著影响”，备择假设则是“某个药物对疾病的治疗效果有显著影响”。
2.收集样本数据：在假设检验中，我们需要从总体中随机抽取一定数量的样本数据，并进行测量和观察。
3.计算检验统计量：根据样本数据计算出一个检验统计量，它是样本数据与假设之间的差异的度量。
检验统计量的计算方法根据不同的问题有所不同。
常见的检验统计量包括t值、z值、F值等。
4.设定显著性水平：显著性水平（significance level）是我们预先设定的一个概率阈值，用于判断检验统计量的结果是否具有统计学意义。
常见的显著性水平有0.05和0.01等。
5.判断统计显著性：根据检验统计量的计算结果和显著性水平，我们可以进行统计显著性的判断。
如果计算得到的检验统计量的值小于设定的显著水平，我们将拒绝原假设，认为结果是统计显著的；如果计算得到的检验统计量的值大于设定的显著水平，我们无法拒绝原假设，认为结果不具有统计学意义。
6.得出结论：根据统计显著性的判断结果，我们可以得出假设检验的结论。
如果拒绝原假设，则接受备择假设；如果无法拒绝原假设，则无法支持备择假设。
假设检验是统计学的重要工具，它可以帮助我们在实际问题中进行决策和推断。
通过对假设检验的使用，我们可以证明或者否定一些关于总体的假设，从而为我们的决策提供一臂之力。
心理学研究效应大小统计功效计算解读
心理学研究效应大小统计功效计算解读在心理学研究中，效应大小和统计功效计算是非常重要的概念。
它们不仅有助于我们更准确地理解研究结果，还能为后续的研究设计提供有力的指导。
接下来，让我们一起深入探讨一下这两个关键概念。
首先，什么是效应大小呢？简单来说，效应大小就是衡量两个或多个组之间差异程度的一个指标。
比如说，我们想研究一种新的教学方法是否能提高学生的学习成绩，那么成绩提高的幅度就是效应大小。
效应大小可以帮助我们判断这种差异是微不足道的，还是具有实际意义的。
常见的效应大小指标有很多种，比如 Cohen's d、r 等。
Cohen's d 通常用于比较两组的均值差异，而 r 则用于衡量两个变量之间的相关性。
以 Cohen's d 为例，如果 d ＝ 02 被认为是小效应，05 是中等效应，08 及以上则是大效应。
这就像是我们用尺子去测量差异的大小，不同的数值范围代表着不同程度的差异。
那么为什么要关注效应大小呢？想象一下，如果我们只看统计检验的结果（比如 p 值），得出了“有显著差异”的结论，但却不知道这个差异到底有多大，这对于实际应用和理论发展的帮助是有限的。
效应大小能够让我们更直观地了解研究结果的实际意义。
比如，一种药物可能在统计上显著地降低了血压，但如果降低的幅度非常小，可能在临床上就不具有太大的价值。
接下来，我们谈谈统计功效。
统计功效可以理解为当实际存在差异时，我们能够正确地检测到这种差异的概率。
比如说，如果一种新的治疗方法确实有效，但由于我们的研究设计或者样本量等原因，没有检测到这个效果，这就是统计功效不足。
统计功效受到多个因素的影响，其中最重要的两个因素是效应大小和样本量。
效应大小越大，越容易检测到差异，统计功效也就越高；样本量越大，数据的稳定性和代表性就越好，同样能提高统计功效。
举个例子，如果我们想研究一种心理疗法对抑郁症患者症状的改善效果，假设这种疗法确实能带来中等程度的改善（效应大小为 05），如果我们的样本量很小，比如只有 10 个患者，那么很可能因为样本的随机性和不稳定性，导致我们无法检测到这个真实的效果。
统计学中假设检验的基本步骤详解
统计学中假设检验的基本步骤详解假设检验是统计学中一种重要的统计推断方法，用于根据样本数据对总体参数进行推断。
它的基本步骤包括以下几个方面。
1.建立假设：在进行假设检验之前，首先需要明确研究者的研究问题，并建立相应的假设。
常见的研究问题包括总体均值是否等于一些特定值、两个总体均值是否相等以及总体比例是否等于一些特定比例等等。
根据研究问题的不同，构建出相应的零假设（H0）和备择假设（H1或HA）。
2.确定检验统计量：检验统计量是用于度量样本数据与假设之间的差异程度的一个统计量，它的选择应当与所建立的假设相一致。
常见的检验统计量有Z统计量（用于已知总体均值和标准差的情况），T统计量（用于只知道总体均值和标准差的样本的情况），以及χ2统计量（用于比较两个或多个分类变量之间的关系）等。
3.设置显著性水平：显著性水平（α）是在进行假设检验时所允许的错误发生概率，一般常见的显著性水平是0.05或者0.01、根据研究问题的重要程度和数据的可靠性来确定显著性水平，从而决策是否拒绝或接受原假设。
4.计算检验统计量的值：假设检验要根据样本数据来推断总体参数，因此需要计算出检验统计量的具体数值。
根据样本数据的类型和所选择的检验方法，进行相关的计算。
例如，对于两个总体均值是否相等的检验，可以通过计算两个样本均值的差异来得到T统计量的值。
5.做出决策：在进行假设检验时，需要根据计算得到的检验统计量的值来做出决策。
根据显著性水平和检验统计量的临界值，我们可以通过比较检验统计量的值与临界值来判断是否拒绝原假设。
如果检验统计量的值在临界值的拒绝域内，那么就拒绝原假设，否则就接受原假设。
6.得出结论：根据做出的决策，最终给出关于原假设的结论。
如果拒绝了原假设，说明样本数据与原假设之间存在显著的差异，可以接受备择假设。
如果不能拒绝原假设，则无法得出结论表明样本数据对于总体参数没有明显的证据。
7.给出推断：在假设检验中，最终的目的是对总体参数进行推断。
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。
统计假设检验的基本步骤是什么
统计假设检验的基本步骤是什么在我们日常生活和各种研究领域中，经常需要对一些现象或者数据做出判断和决策。
统计假设检验就是一种帮助我们进行科学判断的有力工具。
那么，它的基本步骤究竟是什么呢？让我们一起来详细了解一下。
首先，第一步是提出假设。
这就像是为我们的研究设定一个目标或者方向。
假设分为原假设（H₀）和备择假设（H₁）。
原假设通常是我们想要去推翻或者拒绝的假设，它代表着一种默认的、没有差异或者没有效果的状态。
比如说，如果我们想研究一种新药物是否有效，原假设可能就是“这种新药物没有效果”。
而备择假设则是与原假设相反的情况，在刚才的例子中，备择假设就是“这种新药物有效果”。
在提出假设的时候，要特别注意它们应该是相互对立且完备的。
也就是说，对于同一个问题，原假设和备择假设涵盖了所有可能的情况，并且两者不能同时成立。
接下来是第二步，确定检验水准。
检验水准通常用α表示，它是我们在进行假设检验时预先设定的一个小概率值，一般取 005 或者 001 等。
这个小概率值的作用类似于一个“门槛”，如果我们通过计算得到的概率小于这个门槛，我们就拒绝原假设；反之，如果大于这个门槛，我们就不拒绝原假设。
第三步是选择合适的检验方法和计算检验统计量。
这一步就像是选择合适的工具来解决问题。
不同的问题和数据类型需要不同的检验方法，比如对于均值的比较可以用 t 检验或者 z 检验，对于比例的比较可以用卡方检验等等。
而检验统计量则是根据我们选择的检验方法和数据计算出来的一个数值，它反映了样本数据与原假设之间的差异程度。
计算检验统计量需要用到一些统计学的公式和方法，这可能会涉及到一些数学运算，但不用担心，现在有很多统计软件可以帮助我们快速准确地完成计算。
第四步是确定 P 值。
P 值是指在原假设成立的条件下，出现当前样本数据或者更极端情况的概率。
如果 P 值小于我们预先设定的检验水准α，我们就拒绝原假设；如果 P 值大于α，我们就不拒绝原假设。
统计简答题
1.简述描述一组资料的集中趋势和离散趋势的指标。
集中趋势和离散趋势是定量资料中总体分布的两个重要指标。
（1）描述集中趋势的统计指标：平均数（算术均数、几何均数和中位数）、百分位数（是一种位置参数，用于确定医学参考值范围，P50就是中位数）、众数。
算术均数：适用于对称分布资料，特别是正态分布资料或近似正态分布资料；几何均数：对数正态分布资料（频率图一般呈正偏峰分布）、等比数列；中位数：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，也可用于分布末端无确定值得资料。
描述离散趋势的指标：极差、四分位数间距、方差、标准差和变异系数。
四分位数间距：适用于各种分布的资料，特别是偏峰分布资料，常把中位数和四分位数间距结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势。
方差和标准差：都适用于对称分布资料，特别对正态分布资料或近似正态分布资料，常把均数和标准差结合起来描述资料的集中趋势和离散趋势；变异系数：主要用于量纲不同时，或均数相差较大时变量间变异程度的比较2.举例说明变异系数适用于哪两种形式的资料，作变异程度的比较？度量衡单位不同的多组资料的变异度的比较。
例如，欲比较身高和体重何者变异度大，由于度量衡单位不同，不能直接用标准差来比较，而应用变异系数比较。
3.试比较标准差和标准误的关系与区别。
区别：⑴标准差S：①意义：描述个体观察值变异程度的大小。
标准差小，均数对一组观察值得代表性好；②应用：与均数结合，用以描述个体观察值的分布范围，常用于医学参考值范围的估计；③与n的关系：n越大，S越趋于稳定；⑵标准误SX：①意义：描述样本均数变异程度及抽样误差的大小。
标准误小，用样本均数推断总体均数的可靠性大；②应用于均数结合，用以估计总体均数可能出现的范围以及对总体均数作假设检验；③与n的关系：n越大，SX越小。
联系：①都是描述变异程度的指标；②由SX=s/n-1可知，SX与S成正比。
n一定时，s越大，SX越大。
4.简述应用相对数时的注意事项。
10 统计检验力
APA《写作手册》2001第5版中译本P14
为了让读者能够充分地了解到你的研究发现的重要性，在 你的结果段落中呈现效果大小（effect size）的索引或关系 强度（strength of a relationship）是必要的。你可以使用一 些一般效果大小的估计值来估计你研究结果的效果大小或 2 2 2 2 2 关系强度，包括 ， ， ， R ， ，… Cohen的d值 …”
2013/4-B.H.Cohen-(2007/3) Aron等-2013 Howell-2011 Gravetter-2011
统计检验力和效果大小 和效果大小 2 统计检验力 3 一般线性模型（协方差分析） 1 多变量统计分析简介
2010.1---2013.5
1-2 APA论文发表的新要求
APA《写作手册》1994第4版P16
国内心理学期刊有与国际接轨的要求
2013年第3期开始
2014年第1期开始
第八届全国心理学学术期刊联席会议
（2014年7月18－20日. 江西师范大学）
2016.2
10 统计检验力的 含义、估计方法和影响因素
1 效果大小在学术论文报告中的使用背景 2 统计检验力的含义 3 统计检验力的估计方法 4 统计检验力的影响因素
“Effect size and strength of relationship. …You can estimate the magnitude of the effect or the strength of the relationship with a number of measures that do not depend on sample size. 2 2 2， 2，… Cohen’s d 值 Common measures are ， ， Cohen的 d 值 … 2， R
结构方程模型统计检验力分析：原理与方法
心理科学进展 2022, Vol. 30, No. 9, 2117−2130 © 2022 中国科学院心理研究所Advances in Psychological Sciencehttps:///10.3724/SP.J.1042.2022.021172117·研究方法(Research Method)·结构方程模型统计检验力分析：原理与方法*翟宏堃 李 强 魏晓薇(南开大学社会心理学系, 天津 300350)摘 要 结构方程模型是心理学、管理学、社会学等学科中重要的统计工具之一。
然而, 大量使用结构方程模型的研究忽视了对该方法的统计检验力进行必要的分析和报告, 在一定程度上降低了这些研究的结果的证明效力。
结构方程模型的统计检验力分析方法主要有Satorra-Saris 法、MacCallum 法与Monte Carlo 法三类。
其中Satorra-Saris 法适用于备择模型清晰、检验对象相对简单、检验方法基于χ2分布的情形; MacCallum 法适用于基于χ2分布的模型拟合检验且备择模型不明的情形; Monte Carlo 法适用于检验对象相对复杂、采用模拟或重抽样方法进行检验的情形。
在实际应用中, 研究者应当首先判断检验的目的、方法以及是否有明确的备择模型, 并根据这些信息选择具体的分析方法。
关键词 结构方程模型, 统计检验力, 模型拟合检验, 模型参数检验分类号B8411 引言结构方程模型(Structural Equation Model, SEM)是心理学、管理学、社会学等学科中重要的统计工具之一, 可以用于验证性因子分析、共同方法偏差检验、中介/调节效应分析、交叉滞后分析等多种场景。
有研究者指出, 相较于一般的回归分析, 结构方程模型能够更好地控制测量误差, 也支持构建复杂的多变量模型(王阳 等, 2020)。
然而, 在使用结构方程模型进行分析时, 却较少有研究者报告统计检验力的相关内容。
单方差检验中的卡方统计量
单方差检验中的卡方统计量卡方统计量是一种常用的统计量，可用于进行单方差检验。
单方差检验是用来比较两个或多个总体方差是否相等的统计方法。
在进行单方差检验时，我们通常使用卡方统计量来计算观察值与理论值之间的差异。
为了更好地理解卡方统计量在单方差检验中的应用，我们首先了解一下卡方统计量的计算方法。
卡方统计量的计算涉及到两个重要的概念：观察频数和期望频数。
观察频数是指实际观测到的数据，而期望频数是根据某个模型或假设计算得到的理论上的频数。
在单方差检验中，我们通常使用F检验来判断两个或多个总体方差是否相等。
而F检验的统计量就是卡方统计量，其计算公式如下：卡方统计量= (样本方差/期望方差) *自由度其中，样本方差是通过观察数据计算得到的，期望方差是根据某个假设下的模型计算得到的，自由度则反映了样本数据的自由程度。
在进行单方差检验时，我们首先需要设置一个原假设和备择假设。
原假设通常是两个或多个总体方差相等，备择假设则是两个或多个总体方差不相等。
然后，我们通过收集样本数据，并计算观察频数和期望频数。
接下来，我们使用卡方统计量来比较观察频数和期望频数之间的差异。
在计算卡方统计量时，我们需要根据观察频数和期望频数的值来进行配对计算。
具体的计算方法是将观察频数和期望频数的差值平方，并将所有差值的平方相加。
这个求和的结果就是卡方统计量。
然后，我们根据卡方统计量和自由度的值，查找卡方分布表中的临界值，以确定是否拒绝原假设。
如果计算出来的卡方统计量大于临界值，则意味着观察频数和期望频数之间的差异是显著的，我们可以拒绝原假设，得出结论认为两个或多个总体方差不相等。
反之，如果计算出来的卡方统计量小于临界值，则意味着观察频数和期望频数之间的差异不是显著的，我们不能拒绝原假设，得出结论认为两个或多个总体方差相等。
总之，卡方统计量在单方差检验中起到了重要的作用。
它通过比较观察频数和期望频数之间的差异，帮助我们判断两个或多个总体方差是否相等，从而提供了有力的统计依据。