如何計算假設檢驗的功效（power）和效應量（effect size）？
做完一個假設檢驗之后，如果結果具有統計顯著性，那么還需要繼續計算其效應量，如果結果不具有統計顯著性，並且還需要繼續進行決策的話，那么需要計算功效。 功效（power）：正確拒絕原假設的概率，記作1-β。 假設檢驗的功效受以下三個因素影響： 樣本量 (n)：其他條件保持不變，樣本量 ...
原文：統計學_效應量Effect Size
python機器學習生物信息學系列課 博主錄制 ： http: dwz.date b vw 效應量可以表示兩組樣本平均數的差異 效應量可以用d表示，其公式 觀察實驗組和對照組，效應量越大，兩組平均數越遠，差異越大 效應量不受樣本容量的影響。當樣本容量大得到顯著時，有必要報告效應量大小。效應量太小，意味着處理即使達到了顯著水平，也缺乏實用價值。在一般統計分析中，一般我們只報告統計量F或t值，與p ...
2017-04-28 10:47 0 6222 推薦指數：
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