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如果您想要一个易于理解的重要性水平摘要，您可以在这篇文章中找到：一个易于理解的重要性水平摘要。 需要注意的是，统计显著性并不一定意味着实际意义或重要性。变量之间的微小性，但可能不具有实际意义。此外，统计显著性取决于样本量和效应大小等因素，应在研究设计和研究问题的背景下进行解释。 假设检验的功效分析 功效分析是假设检验中使用的一种统计方法，用于确定在一定置信水平下检测特定效应大小所需的样本量。


统计检验的功效是当零假设为假时正确拒绝零假设的概率 埃及客户电子邮件列表 或避免 II 类错误的概率。 功效分析很重要，因为它可以帮助研究人员确定达到所需功效水平所需的适当样本量。功效低的研究可能无法检测到真实效应，从而导致 II 型错误，而功效高的研究更有可能检测到真实效应，从而产生更准确、更可靠的结果。 要进行功效分析，研究人员需要指定所需的功效水平、显著性水平、效应大小和样本量。效应大小是衡量所研究变量之间差异或关系大小的指标，通常根据先前的研究或试点研究估算得出。




功效分析可以确定达到所需功效水平所需的样本量。 功效分析还可用于回顾性地确定已完成研究的功效，基于样本量、效应量和显著性水平。这可以帮助研究人员评估其结论的强度并确定是否需要进行其他研究。 总体而言，功效分析是假设检验的重要工具，因为它可以帮助研究人员设计出具有足够功效的研究，以检测真实效应并避免 II 类错误 贝叶斯假设检验 贝叶斯假设检验是一种统计方法，它允许研究人员根据每个假设下观察到的数据的可能性以及每个假设的先验概率来评估支持和反对竞争假设的证据。