统计检验力怎么算

A. 什么是统计检验力

统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。取得抽样结果，依据描述性统计的方法就足够了。抽样分布则不然，它无法从资料中得到，非利用概率论不可。而不对待概括的总体和使用的抽样程序做某种必要的假设，这项工作将无法进行。
求抽样分布
在做了必要的假设之后，我们就能用数学推理过程来求抽样分布了。由于数学上已经取得的成果，实际上统计工作者要做的这项工作往往并不是真的去求抽样分布的数学形式，而是根据具体需要，确定特定问题的统计检验应该采用哪种分布的数学用表。
选择显著性水平和否定域
有了与问题相关的抽样分布，我们便可以把所有可能的结果分成两类：一类是不大可能的结果；另一类人们预料这些结果很可能发生。既然如此，如果我们在一次实际抽样中得到的结果恰好属于第一类，我们就有理由对概率分布的前提假设产生怀疑。在统计检验中，这些不大可能的结果称为否定域。如果这类结果真的发生了，我们将否定假设；反之就不否定假设。概率分布的具体形式是由假设决定的，假设肯定不止一个。在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。值得注意的是，假设只能被检验，从来不能加以证明。统计检验可以帮助我们否定一个假设，却不能帮助我们肯定一个假设。为了使检验更严格、更科学，还需要更多的东西。首先，我们必须确定冒犯第一类和第二类错误的风险的程度；其次，要确定否定域是否要包含抽样分布的两端。第一类错误是，零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是，H0实际上是错的，却没有被否定。第二类错误是，零假设H0实际上是错误的，却没有被否定。遗憾的是，不管我们如何选择否定域，都不可能完全避免第一类错误和第二类错误，也不可能同时把犯两类错误的危险压缩到最小。对任何一个给定的检验而言，第一类错误的危险越小，第二类错误的概率就越大；反之亦然。一般来讲，不可能具体估计出第二类错误的概率值。第一类错误则不然，犯第一类错误的概率是否定域内各种结果的概率之和。由于犯第一类错误的危险和犯第二类错误的危险呈相背趋向，所以统计检验时，我们必须事先在冒多大第一类错误的风险和多大第二类错误的风险之间作出权衡。被我们事先选定的可以犯第一类错误的概率，叫做检验的显著性水平(用α表示)，它决定了否定域的大小。如果抽样分布是连续的，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显著性水平的要求一致起来（后面的正态检验就如此）。如果抽样分布是非连续的，就要用累计概率的方法找出一组构成否定域的结果。即在已知概率分布表上，从两端可能性最小的概率开始向中心累计，直至概率之和略小于选定的显著性水平为止。在许多场合，我们能预测偏差的方向，或只对一个方向的偏差感兴趣。每当方向能被预测的时候，在同样显著性水平的条件下，单侧检验比双侧检验更合适。因为否定域被集中到抽样分布更合适的一侧，可以得到一个比较大的尾端。这样做，可以在犯第一类错误的危险不变的情况下，减少了犯第二类错误的危险。

B. 什么是统计检验怎么选择统计检验方法

统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显著差异。这时称差异显著性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。

选择

显著性水平和否定域

有了与问题相关的抽样分布，我们便可以把所有可能的结果分成两类：一类是不大可能的结果；另一类人们预料这些结果很可能发生。既然如此，如果我们在一次实际抽样中得到的结果恰好属于第一类，我们就有理由对概率分布的前提假设产生怀疑。

在统计检验中，这些不大可能的结果称为否定域。如果这类结果真的发生了，我们将否定假设；反之就不否定假设。概率分布的具体形式是由假设决定的，假设肯定不止一个。在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。

值得注意的是，假设只能被检验，从来不能加以证明。统计检验可以帮助我们否定一个假设，却不能帮助我们肯定一个假设。为了使检验更严格、更科学，还需要更多的东西。首先，我们必须确定冒犯第一类和第二类错误的风险的程度；其次，要确定否定域是否要包含抽样分布的两端。

第一类错误是，零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是，H0实际上是错的，却没有被否定。第二类错误是，零假设H0实际上是错误的，却没有被否定。遗憾的是，不管我们如何选择否定域，都不可能完全避免第一类错误和第二类错误，也不可能同时把犯两类错误的危险压缩到最小。

对任何一个给定的检验而言，第一类错误的危险越小，第二类错误的概率就越大；反之亦然。一般来讲，不可能具体估计出第二类错误的概率值。第一类错误则不然，犯第一类错误的概率是否定域内各种结果的概率之和。

由于犯第一类错误的危险和犯第二类错误的危险呈相背趋向，所以统计检验时，我们必须事先在冒多大第一类错误的风险和多大第二类错误的风险之间作出权衡。被我们事先选定的可以犯第一类错误的概率，叫做检验的显著性水平(用α表示)，它决定了否定域的大小。

如果抽样分布是连续的，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显著性水平的要求一致起来（后面的正态检验就如此）。如果抽样分布是非连续的，就要用累计概率的方法找出一组构成否定域的结果。

即在已知概率分布表上，从两端可能性最小的概率开始向中心累计，直至概率之和略小于选定的显著性水平为止。在许多场合，我们能预测偏差的方向，或只对一个方向的偏差感兴趣。每当方向能被预测的时候，在同样显著性水平的条件下，单侧检验比双侧检验更合适。

因为否定域被集中到抽样分布更合适的一侧，可以得到一个比较大的尾端。这样做，可以在犯第一类错误的危险不变的情况下，减少了犯第二类错误的危险。

(2)统计检验力怎么算扩展阅读

选择统计检验程序的方法时需考虑以下条件：

1、看总体分布是否已知。如果已知，看是不是正态分布。如果已知样本分布为常态分布就可以选择参数检验法，如果总体分布未知就用非参数检验法。

2、在参数检验中，如果总体分布为正态，总体方差已知，两样本独立或相关都可以采用Z检验；如果总体方差未知，根据样本方差，采取不同的t检验。如果总体分布非正态，总体方差已知，根据样本独立或相关采取Z’检验；如果总体方差未知，根据独立和相关采取不同的Z‘检验。

3、根据题目考虑用单侧还是双侧检验。

4、在非参数检验中，按照两个样本相关和不相关、精度与容量等，可以采用符号检验、秩和检验等方法。

C. 统计学中的F值、P值和r分别表示什么意思，怎么求

F值时F检验的统计量值，F=MSR/MSE，其中MSR=SSR/自由度，MSE=SST/自由度，一般大于给定阿尔法相对的F量时说明显著。

P值是指（F检验或者T或者其余检验量）大于所求值时的概率，一般要小于于给定α就说明检验显著，p=P(|U|>=|u|)=|uα/2|)=α。

r值是拟合优度指数，用来评价模型的拟合好坏等,取值范围是【-1,1】，越接近正负1越好，R平方=SSR/SST，其中SSR是回归平方和，SST是总离差平方和。

(3)统计检验力怎么算扩展阅读：

统计学专业能力：

1，具有扎实的数学基础，受到比较严格的科学思维训练。

2，掌握统计学的基本理论、基本知识、基本方法和计算机操作技能；具有采集数据、设计调查问卷和处理调查数据的基本能力。

3，了解与社会经济统计、医药卫生统计、生物统计或工业统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术的基本知识，具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力。

4，了解统计学理论与方法的发展动态及其应用前景。

5，对于理学学士，应能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；对于经济学学士，应具有扎实的经济学基础，具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力。

6，掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法；具有一定的科学研究和实际工作能力。

D. 如何用spss软件算得检验效能

您好，很高兴能帮助您
analyze-correlate-bivariate-选择变量
OK
输出的是相关系数矩阵
相关系数下面的Sig.是显著性检验结果的P值，越接近0越显著。

另外，表格下会显示显著性检验的判断结果，你看看表格下的解释就知道，比如“**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).”
就是说，如果相关系数后有"**"符号，代表在0.01显著性水平下显著相关

粗略判断的方法是，相关系数0.8以上，可以认为显著相关了
你的采纳是我前进的动力，
记得好评和采纳，答题不易，互相帮助，

E. 如何使用G*power计算统计检验力

。这个我最近也在摸索。你认真看下的主页面。当你选择每种检验方法时，在方法选择框的右上角有个pdf的按钮。你点击后就可以看到这种方法在pass上如何具体实现。还有那些方法我查了一些文献 似乎lak的比较。sequ说的好像是实验设计为序贯设计。你的应该不是。那些a值和hr应该都是你已经得出来的。a检验水准取多少就输入多少。

F. 统计学中的power值是指什么

power是指power of test statistic，是统计量的“统计检验力”。

统计检验能力（power of a statistical test），1-β，是在零假设为假应该被拒绝的情况下，假设检验拒绝的概率。与犯第二类错误的概率互补的部分，（1-β），称为统计检验能力。[1]

G. 在统计学中的样本量是如何计算的，置信度是如何计算的

您好！

1. 样本量的计算公式为： N=Z 2 ×(P ×(1-P))/E

   Z为置信区间、n为样本容量、d为抽样误差范围、σ为标准差，一般取0.5。E:样本均值的标准差乘以z值，即总的误差p:目标总体占总体的比例。(比如：一个班级中男生占所有学生的30%。则p=30%)。

2. 置信度是自己给的前提,不是算出来的。

   比如:每个样子在95%的置信度下的置信区间。就是用一种方法构造一百个区间如果有95个区间包含总体真值，就说置信度为95%（包含总 体真值的区占总区间的95%)。

(7)统计检验力怎么算扩展阅读

• 误差值:是指由于随机抽样的偶然因素使样本各单 位的结构不足以代表总体各单位的结构,而引起抽样 指标和全及指标之间的绝对离差.因此,又称为随机 误差,它不包括登记误差,也不包括系统性误差。

• 影响抽样误差的因素:总体各单位标志值的差异程度；样本的单位数；抽样的方法;抽样调查的组织形式。

• 抽样平均误差:抽样平均误差是反映抽样误差一般水平的指标,它的实质含义是指抽样平均数（或成数）的标准差.即它反映了抽样指标与总体指标的平均离差程度.抽样平均误差的作用首先表现在它能够说明样本指标代表性的大小.平均误差大,说明样本指标对总体指标的代表性低；反之,则高。

• .置信区间:是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度，即前面所要求的“一定概率”。这个概率被称为置信水平。举例来说，如果在一次大选中某人的支持率为55%，而置信水平0.95上的置信区间50%,60%，那么他的真实支持率有百分之九十五的机率落在百分之五十和百分之六十之间，因此他的真实支持率不足一半的可能性小于百分之2.5。

• 置信水平一般用百分比表示，因此置信水平0.95上的置信空间也可以表达为：95%置信区间。置信区间的两端被称为置信极限。对一个给定情形的估计来说，置信水平越高，所对应的置信区间就会越大。

参考资料:网络_统计学样本量及计算

H. spss中如何计算partial η²，其意义是什么

现在的心理学学术论文中一般需要报告偏η²，它和 Cohens'd、R²类似，是统计检验力的指标之一。偏η方是一个参考指标，并不是一个决定性指标。一般在方差分析中，某一自变量的主效应显著，那么我们就应该报告相应的偏η方，表明该自变量能够解释因变量总体方差变异的大小。纵观以往文献，偏η²小则0.0几，大则0.8、0.9左右，说明，偏η方并没有一个明确的合理范围。如果你的研究得出自变量的主效应显著，而偏η方很小，那么说明该自变量不是影响因变量的主要因素。但对于你的研究来讲，它是有用的，至少你的研究是成功的。