如何计算假设检验的功效（power）和效应量（effect size）？
做完一个假设检验之后，如果结果具有统计显著性，那么还需要继续计算其效应量，如果结果不具有统计显著性，并且还需要继续进行决策的话，那么需要计算功效。 功效（power）：正确拒绝原假设的概率，记作1-β。 假设检验的功效受以下三个因素影响： 样本量 (n)：其他条件保持不变，样本量 ...
原文：统计学_效应量Effect Size
python机器学习生物信息学系列课 博主录制 ： http: dwz.date b vw 效应量可以表示两组样本平均数的差异 效应量可以用d表示，其公式 观察实验组和对照组，效应量越大，两组平均数越远，差异越大 效应量不受样本容量的影响。当样本容量大得到显著时，有必要报告效应量大小。效应量太小，意味着处理即使达到了显著水平，也缺乏实用价值。在一般统计分析中，一般我们只报告统计量F或t值，与p ...
2017-04-28 10:47 0 6222 推荐指数：
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