假设检验的效力是什么?有什么含义?怎么计算?
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我们一般称为假设检验的统计效力(statistical power)。
定义:统计效力等于我们成功拒绝了错误的零假设的概率。
换个角度翻译一下上面的定义,power = 1 - Type II error。效力就是1减第二类错误。
统计效力越高,说明当某个现象(对立假设)存在的时候,我们更有可能检测到这个现象。统计效力越高,说明这个假设检验越有效。统计效力和假设检验本身的显著性水平相关也和样本的大小相关。
假设检验的效力是什么?有什么含义?怎么计算?
我们一般称为假设检验的统计效力(statistical power)。
定义:统计效力等于我们成功拒绝了错误的零假设的概率。
换个角度翻译一下上面的定义,power = 1 - Type II error。效力就是1减第二类错误。
统计效力越高,说明当某个现象(对立假设)存在的时候,我们更有可能检测到这个现象。统计效力越高,说明这个假设检验越有效。统计效力和假设检验本身的显著性水平相关也和样本的大小相关。