第10章　功效分析

本章内容

  • 判断所需样本量

  • 计算效应值

  • 评价统计功效

作为统计咨询师，我经常会被问到这样一个问题：“我的研究到底需要多少个受试者呢？”或者换个说法：“对于我的研究，现有x个可用的受试者，这样的研究值得做吗？”这类问题都可用通过功效分析（power analysis）来解决，它在实验设计中占有重要地位。

功效分析可以帮助在给定置信度的情况下，判断检测到给定效应值时所需的样本量。反过来，它也可以帮助你在给定置信度水平情况下，计算在某样本量内能检测到给定效应值的概率。如果概率低得难以接受，修改或者放弃这个实验将是一个明智的选择。

在本章中，你将学习如何对多种统计检验进行功效分析，包括比例检验、t检验、卡方检验、平衡的单因素ANOVA、相关性分析，以及线性模型分析。由于功效分析针对的是假设检验，我们将首先简单回顾零假设显著性检验（NHST）过程，然后学习如何用R进行功效分析，主要关注于pwr包。最后，我们还会学习R中其他可用的功效分析方法。