Statistical Power Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Murphy, Kevin R.

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2008-11

价格:251.00元

装帧:

isbn号码:9781841697741

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 功效分析
• 实验设计
• 研究方法
• 心理学
• 生物统计学
• 数据分析
• 抽样
• 假设检验
• 统计推断

好的，以下是一份关于一本名为《Statistical Power Analysis》的图书的图书简介，该简介旨在详细介绍其内容，同时不包含任何关于该书本身的具体信息，并力求自然流畅，避免人工痕迹。 --- 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，去理解和掌握在现代研究方法论中至关重要的一个核心概念——“统计功效（Statistical Power）”。我们深知，任何一项严谨的科学研究，其结果的可信度与有效性，往往取决于研究设计阶段的深思熟虑。本书的宗旨，正是为研究者、统计学家以及对定量分析有浓厚兴趣的读者，搭建一座从理论基石到实践应用的坚实桥梁。 在科学探索的征途中，我们经常面临一个根本性的挑战：如何确定我们正在进行的实验或研究，是否有足够的“力量”去检测到实际存在的效应？换言之，我们如何避免得出“假阴性”（Type II Error）的结果？统计功效正是回答这一问题的关键所在。它不仅关乎研究的资源投入是否值得，更直接影响着研究发现的科学价值和对未来实践的指导意义。 本书结构严谨，内容层层递进，力求覆盖从基础概念的界定到复杂模型下的实际操作。 第一部分：奠定理论基石 在开篇章节中，我们将详尽阐述统计推断的基本框架。读者将首先回顾描述性统计与推断性统计的区别，并重点理解原假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的构建逻辑。随后，我们将深入剖析错误判断的两个主要类型：第一类错误（α，假阳性）和第二类错误（β，假阴性）。通过清晰的图示和案例分析，我们会确立统计功效与第二类错误之间的直接关系——统计功效即 $1-eta$。这一基础的建立，为后续所有分析奠定了不可动摇的理论基础。我们不会将这些概念停留于抽象的定义，而是会通过具体的、可感知的例子，帮助读者理解其在实际数据收集和分析中的含义。 第二部分：核心要素的精细剖析 统计功效的确定并非孤立的计算，它高度依赖于研究设计的几个关键参数。本书的中间部分将聚焦于对这些核心要素的细致考察和相互制约关系的分析。 1. 效应量（Effect Size）： 我们将详细区分不同类型的效应量（如Cohen's d, $R^2$, $eta^2$ 等），并探讨它们在不同统计检验（t检验、方差分析、回归分析等）中的具体表征。理解效应量的“实际意义”远比单纯的计算更重要。我们会讨论如何通过文献回顾、先前的研究或基于理论的最小重要差异来合理预估效应量。 2. 显著性水平（Alpha Level）： $alpha$ 值的设定如何影响功效？本书会探讨在不同学科背景下， $alpha=0.05$ 的传统规范是如何被采纳和挑战的。同时，我们也会介绍多重比较校正对功效的影响，确保读者在设计复杂实验时能够权衡两类错误的风险。 3. 样本量（Sample Size）： 样本量是控制统计功效最直接的杠杆。我们将提供详细的指南，说明如何根据预期的效应量、期望的显著性水平和所需的功效水平来反向推导所需的最小样本量。这部分内容将大量结合实际操作需求，指导读者如何进行先验功效分析（A Priori Power Analysis）。 第三部分：检验方法与功效的关联 统计功效的计算和应用必须与具体的统计检验方法紧密结合。本书将系统地梳理主流统计检验方法与功效分析的对应关系： 均值比较检验： 针对t检验（独立样本、配对样本）和方差分析（单因素、多因素ANOVA），我们将展示如何精确计算在不同分组设计下的功效。 相关与回归分析： 对于线性关系和预测模型的构建，我们会探讨如何评估模型解释方差的功效，以及在预测变量数量变化时，功效如何随之调整。 非参数检验： 认识到并非所有数据都符合正态分布的假设，本书也会探讨在非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验）场景下，如何理解和估计功效，特别是当数据偏离正态性时，参数检验和非参数检验之间的功效权衡。 第四部分：超越基础——功效分析的进阶应用与实践挑战 在掌握了基础工具后，本书将引导读者进入更具挑战性的领域。我们将探讨事后功效分析（Post Hoc Power Analysis）的争议性——为什么在零假设未被拒绝时进行事后功效分析的解读需要极为谨慎。此外，我们将深入研究复杂设计（如重复测量设计、混合模型）中功效的估算难题，并介绍现代统计软件（如R、Python或专业统计包）中实现这些高级功效分析的具体步骤和语法结构。 我们特别关注报告标准。在一个强调可重复性和透明度的时代，如何在研究报告中清晰、准确地报告功效分析的结果和假设，成为了专业素养的体现。本书将提供详尽的报告模板和最佳实践建议，确保读者的研究成果能够被同行充分理解和信任。 面向读者： 本书适合于社会科学、心理学、生物医学、教育学、市场研究等需要依赖定量数据来支持论断的各个领域的研究人员。无论是研究生在设计毕业论文，还是经验丰富的学者在规划大型临床试验，本书都将作为一本实用、深入的参考手册，帮助您提升研究设计的科学严谨性，避免因统计功效不足而导致的研究失败，最终实现更具洞察力和说服力的科学发现。通过阅读本书，读者将不仅学会“如何计算”，更重要的是理解“为何计算”以及“如何基于功效进行更优化的研究决策”。

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