統計檢驗力怎麼算

A. 什麼是統計檢驗力

統計檢驗是將抽樣結果和抽樣分布相對照而作出判斷的工作。取得抽樣結果，依據描述性統計的方法就足夠了。抽樣分布則不然，它無法從資料中得到，非利用概率論不可。而不對待概括的總體和使用的抽樣程序做某種必要的假設，這項工作將無法進行。
求抽樣分布
在做了必要的假設之後，我們就能用數學推理過程來求抽樣分布了。由於數學上已經取得的成果，實際上統計工作者要做的這項工作往往並不是真的去求抽樣分布的數學形式，而是根據具體需要，確定特定問題的統計檢驗應該採用哪種分布的數學用表。
選擇顯著性水平和否定域
有了與問題相關的抽樣分布，我們便可以把所有可能的結果分成兩類：一類是不大可能的結果；另一類人們預料這些結果很可能發生。既然如此，如果我們在一次實際抽樣中得到的結果恰好屬於第一類，我們就有理由對概率分布的前提假設產生懷疑。在統計檢驗中，這些不大可能的結果稱為否定域。如果這類結果真的發生了，我們將否定假設；反之就不否定假設。概率分布的具體形式是由假設決定的，假設肯定不止一個。在統計檢驗中，通常把被檢驗的那個假設稱為零假設(或稱原假設，用符號H0表示)，並用它和其他備擇假設(用符號H1表示)相對比。值得注意的是，假設只能被檢驗，從來不能加以證明。統計檢驗可以幫助我們否定一個假設，卻不能幫助我們肯定一個假設。為了使檢驗更嚴格、更科學，還需要更多的東西。首先，我們必須確定冒犯第一類和第二類錯誤的風險的程度；其次，要確定否定域是否要包含抽樣分布的兩端。第一類錯誤是，零假設H0實際上是正確的，卻被否定了。第二類錯誤則是，H0實際上是錯的，卻沒有被否定。第二類錯誤是，零假設H0實際上是錯誤的，卻沒有被否定。遺憾的是，不管我們如何選擇否定域，都不可能完全避免第一類錯誤和第二類錯誤，也不可能同時把犯兩類錯誤的危險壓縮到最小。對任何一個給定的檢驗而言，第一類錯誤的危險越小，第二類錯誤的概率就越大；反之亦然。一般來講，不可能具體估計出第二類錯誤的概率值。第一類錯誤則不然，犯第一類錯誤的概率是否定域內各種結果的概率之和。由於犯第一類錯誤的危險和犯第二類錯誤的危險呈相背趨向，所以統計檢驗時，我們必須事先在冒多大第一類錯誤的風險和多大第二類錯誤的風險之間作出權衡。被我們事先選定的可以犯第一類錯誤的概率，叫做檢驗的顯著性水平(用α表示)，它決定了否定域的大小。如果抽樣分布是連續的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和顯著性水平的要求一致起來（後面的正態檢驗就如此）。如果抽樣分布是非連續的，就要用累計概率的方法找出一組構成否定域的結果。即在已知概率分布表上，從兩端可能性最小的概率開始向中心累計，直至概率之和略小於選定的顯著性水平為止。在許多場合，我們能預測偏差的方向，或只對一個方向的偏差感興趣。每當方向能被預測的時候，在同樣顯著性水平的條件下，單側檢驗比雙側檢驗更合適。因為否定域被集中到抽樣分布更合適的一側，可以得到一個比較大的尾端。這樣做，可以在犯第一類錯誤的危險不變的情況下，減少了犯第二類錯誤的危險。

B. 什麼是統計檢驗怎麼選擇統計檢驗方法

統計檢驗亦稱「假設檢驗」。根據抽樣結果，在一定可靠性程度上對一個或多個總體分布的原假設作出拒絕還是不拒絕（予以接受）結論的程序。決定常取決於樣本統計量的數值與所假設的總體參數是否有顯著差異。這時稱差異顯著性檢驗。檢驗的推理邏輯為具有概率性質的反證法。

選擇

顯著性水平和否定域

有了與問題相關的抽樣分布，我們便可以把所有可能的結果分成兩類：一類是不大可能的結果；另一類人們預料這些結果很可能發生。既然如此，如果我們在一次實際抽樣中得到的結果恰好屬於第一類，我們就有理由對概率分布的前提假設產生懷疑。

在統計檢驗中，這些不大可能的結果稱為否定域。如果這類結果真的發生了，我們將否定假設；反之就不否定假設。概率分布的具體形式是由假設決定的，假設肯定不止一個。在統計檢驗中，通常把被檢驗的那個假設稱為零假設(或稱原假設，用符號H0表示)，並用它和其他備擇假設(用符號H1表示)相對比。

值得注意的是，假設只能被檢驗，從來不能加以證明。統計檢驗可以幫助我們否定一個假設，卻不能幫助我們肯定一個假設。為了使檢驗更嚴格、更科學，還需要更多的東西。首先，我們必須確定冒犯第一類和第二類錯誤的風險的程度；其次，要確定否定域是否要包含抽樣分布的兩端。

第一類錯誤是，零假設H0實際上是正確的，卻被否定了。第二類錯誤則是，H0實際上是錯的，卻沒有被否定。第二類錯誤是，零假設H0實際上是錯誤的，卻沒有被否定。遺憾的是，不管我們如何選擇否定域，都不可能完全避免第一類錯誤和第二類錯誤，也不可能同時把犯兩類錯誤的危險壓縮到最小。

對任何一個給定的檢驗而言，第一類錯誤的危險越小，第二類錯誤的概率就越大；反之亦然。一般來講，不可能具體估計出第二類錯誤的概率值。第一類錯誤則不然，犯第一類錯誤的概率是否定域內各種結果的概率之和。

由於犯第一類錯誤的危險和犯第二類錯誤的危險呈相背趨向，所以統計檢驗時，我們必須事先在冒多大第一類錯誤的風險和多大第二類錯誤的風險之間作出權衡。被我們事先選定的可以犯第一類錯誤的概率，叫做檢驗的顯著性水平(用α表示)，它決定了否定域的大小。

如果抽樣分布是連續的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和顯著性水平的要求一致起來（後面的正態檢驗就如此）。如果抽樣分布是非連續的，就要用累計概率的方法找出一組構成否定域的結果。

即在已知概率分布表上，從兩端可能性最小的概率開始向中心累計，直至概率之和略小於選定的顯著性水平為止。在許多場合，我們能預測偏差的方向，或只對一個方向的偏差感興趣。每當方向能被預測的時候，在同樣顯著性水平的條件下，單側檢驗比雙側檢驗更合適。

因為否定域被集中到抽樣分布更合適的一側，可以得到一個比較大的尾端。這樣做，可以在犯第一類錯誤的危險不變的情況下，減少了犯第二類錯誤的危險。

(2)統計檢驗力怎麼算擴展閱讀

選擇統計檢驗程序的方法時需考慮以下條件：

1、看總體分布是否已知。如果已知，看是不是正態分布。如果已知樣本分布為常態分布就可以選擇參數檢驗法，如果總體分布未知就用非參數檢驗法。

2、在參數檢驗中，如果總體分布為正態，總體方差已知，兩樣本獨立或相關都可以採用Z檢驗；如果總體方差未知，根據樣本方差，採取不同的t檢驗。如果總體分布非正態，總體方差已知，根據樣本獨立或相關採取Z』檢驗；如果總體方差未知，根據獨立和相關採取不同的Z『檢驗。

3、根據題目考慮用單側還是雙側檢驗。

4、在非參數檢驗中，按照兩個樣本相關和不相關、精度與容量等，可以採用符號檢驗、秩和檢驗等方法。

C. 統計學中的F值、P值和r分別表示什麼意思，怎麼求

F值時F檢驗的統計量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大於給定阿爾法相對的F量時說明顯著。

P值是指（F檢驗或者T或者其餘檢驗量）大於所求值時的概率，一般要小於於給定α就說明檢驗顯著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。

r值是擬合優度指數，用來評價模型的擬合好壞等,取值范圍是【-1,1】，越接近正負1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回歸平方和，SST是總離差平方和。

(3)統計檢驗力怎麼算擴展閱讀：

統計學專業能力：

1，具有扎實的數學基礎，受到比較嚴格的科學思維訓練。

2，掌握統計學的基本理論、基本知識、基本方法和計算機操作技能；具有採集數據、設計調查問卷和處理調查數據的基本能力。

3，了解與社會經濟統計、醫葯衛生統計、生物統計或工業統計等有關的自然科學、社會科學、工程技術的基本知識，具有應用統計學理論分析、解決該領域實際問題的初步能力。

4，了解統計學理論與方法的發展動態及其應用前景。

5，對於理學學士，應能熟練使用各種統計軟體包，有較強的統計計算能力；對於經濟學學士，應具有扎實的經濟學基礎，具有利用信息資料進行綜合分析和管理的能力。

6，掌握資料查詢、文獻檢索及運用現代信息技術獲取相關信息的基本方法；具有一定的科學研究和實際工作能力。

D. 如何用spss軟體算得檢驗效能

您好，很高興能幫助您
analyze-correlate-bivariate-選擇變數
OK
輸出的是相關系數矩陣
相關系數下面的Sig.是顯著性檢驗結果的P值，越接近0越顯著。

另外，表格下會顯示顯著性檢驗的判斷結果，你看看錶格下的解釋就知道，比如「**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).」
就是說，如果相關系數後有"**"符號，代表在0.01顯著性水平下顯著相關

粗略判斷的方法是，相關系數0.8以上，可以認為顯著相關了
你的採納是我前進的動力，
記得好評和採納，答題不易，互相幫助，

E. 如何使用G*power計算統計檢驗力

。這個我最近也在摸索。你認真看下的主頁面。當你選擇每種檢驗方法時，在方法選擇框的右上角有個pdf的按鈕。你點擊後就可以看到這種方法在pass上如何具體實現。還有那些方法我查了一些文獻 似乎lak的比較。sequ說的好像是實驗設計為序貫設計。你的應該不是。那些a值和hr應該都是你已經得出來的。a檢驗水準取多少就輸入多少。

F. 統計學中的power值是指什麼

power是指power of test statistic，是統計量的「統計檢驗力」。

統計檢驗能力（power of a statistical test），1-β，是在零假設為假應該被拒絕的情況下，假設檢驗拒絕的概率。與犯第二類錯誤的概率互補的部分，（1-β），稱為統計檢驗能力。[1]

G. 在統計學中的樣本量是如何計算的，置信度是如何計算的

您好！

1. 樣本量的計算公式為： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

   Z為置信區間、n為樣本容量、d為抽樣誤差范圍、σ為標准差，一般取0.5。E:樣本均值的標准差乘以z值，即總的誤差p:目標總體占總體的比例。(比如：一個班級中男生占所有學生的30%。則p=30%)。

2. 置信度是自己給的前提,不是算出來的。

   比如:每個樣子在95%的置信度下的置信區間。就是用一種方法構造一百個區間如果有95個區間包含總體真值，就說置信度為95%（包含總 體真值的區占總區間的95%)。

(7)統計檢驗力怎麼算擴展閱讀

• 誤差值:是指由於隨機抽樣的偶然因素使樣本各單 位的結構不足以代表總體各單位的結構,而引起抽樣 指標和全及指標之間的絕對離差.因此,又稱為隨機 誤差,它不包括登記誤差,也不包括系統性誤差。

• 影響抽樣誤差的因素:總體各單位標志值的差異程度；樣本的單位數；抽樣的方法;抽樣調查的組織形式。

• 抽樣平均誤差:抽樣平均誤差是反映抽樣誤差一般水平的指標,它的實質含義是指抽樣平均數（或成數）的標准差.即它反映了抽樣指標與總體指標的平均離差程度.抽樣平均誤差的作用首先表現在它能夠說明樣本指標代表性的大小.平均誤差大,說明樣本指標對總體指標的代表性低；反之,則高。

• .置信區間:是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（Confidence interval）是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度。置信區間給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即前面所要求的「一定概率」。這個概率被稱為置信水平。舉例來說，如果在一次大選中某人的支持率為55%，而置信水平0.95上的置信區間50%,60%，那麼他的真實支持率有百分之九十五的機率落在百分之五十和百分之六十之間，因此他的真實支持率不足一半的可能性小於百分之2.5。

• 置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空間也可以表達為：95%置信區間。置信區間的兩端被稱為置信極限。對一個給定情形的估計來說，置信水平越高，所對應的置信區間就會越大。

參考資料:網路_統計學樣本量及計算

H. spss中如何計算partial η²，其意義是什麼

現在的心理學學術論文中一般需要報告偏η²，它和 Cohens'd、R²類似，是統計檢驗力的指標之一。偏η方是一個參考指標，並不是一個決定性指標。一般在方差分析中，某一自變數的主效應顯著，那麼我們就應該報告相應的偏η方，表明該自變數能夠解釋因變數總體方差變異的大小。縱觀以往文獻，偏η²小則0.0幾，大則0.8、0.9左右，說明，偏η方並沒有一個明確的合理范圍。如果你的研究得出自變數的主效應顯著，而偏η方很小，那麼說明該自變數不是影響因變數的主要因素。但對於你的研究來講，它是有用的，至少你的研究是成功的。