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请教如何计算statistical power？

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Sherry_Tsai    

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楼主
发表于 2010-10-15 21:57:15 |只看该作者 |倒序浏览
kenny好，大家好。
. O+ k4 Z3 \5 a3 v2 y0 p0 r% r
- y6 Y9 j# }; e5 }% _最近看论文，提到统计的第二类错误（beta），与第一类错误（alpha）相对应。
6 ]9 o# t' r- E9 A) A) F其中statistical power=1-beta3 b5 w8 V& q" Q$ k# k
' J6 v* B& k) A
很多学者的论文中都提到了statistical power与样本数N，alpha水平，以及effect size相关。但是我不知道如何具体的计算statistical power。- T+ T9 _+ o- P8 u3 k! W
; C" ~* |6 O$ x$ M& {
另外，cohen（1988）的书里对t检验，F检验，chi-square 等，提出在三种不同的effect size水平下的statistical power的计算公式、如果计算SEM的statistical power就是对应于chi-square吗？
( l2 v) q# x5 x3 ?+ D' W4 i. _; P! o, ?' b! C* H) `# h8 r# o9 n
谢谢 3 I! p+ C, A; M$ l# B4 V  k
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Gaolp    

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沙发
发表于 2010-10-15 23:05:09 |只看该作者
我觉得是R square，大家的意见呢？
当中国的知识分子也开始用武力解决问题，还有什么可以不顾虑的
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mostwanted    

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板凳
发表于 2010-10-15 23:18:18 |只看该作者
chi-square吧，SEM就是用chi-square来检验FIT的好不好的，Regression和ANOVA是R方吧。
中人网社区招募“中国好版主”11月话费已送出
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Gaolp    

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地板
发表于 2010-10-16 07:00:20 |只看该作者
回复 3楼 mostwanted 的帖子
2 J/ p, ~0 S+ C# p7 e( k+ z' C) K$ e) r( B$ c( e0 d. z+ j$ U6 B
! }( h4 p& k9 K( d- Q9 \+ [: e
    我觉得fit 和statistical power不是一个问题？？
当中国的知识分子也开始用武力解决问题，还有什么可以不顾虑的
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mostwanted    

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5楼
发表于 2010-10-16 12:11:11 |只看该作者
回复 4楼 Gaolp 的帖子
& T, ~! Y% C6 R& A* ]3 d5 N3 N9 W
6 j0 L4 P& M5 h; Y
    哈哈，可能我表达的问题，统计功效就是总体中效应值存在，在样本中能把它detect出来的能力，SEM不就是通过X方变化显著与否来拒绝虚无假设的嘛。。
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Kenneth    

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6楼
发表于 2010-10-16 13:17:43 |只看该作者
回复 1楼 Sherry_Tsai 的帖子
$ ?0 `4 X/ z' R7 {. S7 Q
4 s. K+ r" Z' E$ S3 H! h6 CSherry, 我猜你的问题大概要再明确一点。Statistical power （统计功效）是对一个统计测验而言的。) w- O( |. I* _5 @$ n$ k% k1 V
' p; E+ L1 t* C+ I
一般的统计测验都是 Ho:某统计量=0。 比如回归系数的测验就是 Ho:β=0。这个统计测验的「统计功效」的意思是当β≠0时，这个测验拒绝虚无假设（null hypothesis）的能力。 所以讲「统计功效」，一定要讲是哪一个虚无假设，并它对应的统计测验。  x3 O) T3 W' x* j1 ?( |) ^

* l3 T' m& F: ~# O8 d( USEM不是一个虚无假设或统计测验，它是一个分析数据的方法。打个比喻，你的问题就好像在问如何计算因子分析的统计功效一样。一个数据分析的方法内就会有很多不同的统计量，每一个的统计功效都不同。比如，回归分析内就有F-distribution 的统计量和t-distribution的统计量。
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jkliang    

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7楼
发表于 2010-10-19 11:12:47 |只看该作者
可參考，結構方程模式的檢定力分析與樣本數決定，邱晧政(2008)，量化研究學刊，第二卷，第一期。
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chienhsin    

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8楼
发表于 2010-10-19 12:43:50 |只看该作者
我建議一個免費軟體G*Power，一般的統計方法的power用此軟體應該夠了。
- r2 `* P! |" ?6 c0 b/ X2 I2 ?+ d4 Z( j$ K7 t
奇怪！我不能貼上網址，請各位自己google   "G*Power"就能找到軟體網頁。) [! \* J7 w% H: m9 h  J5 y

& O; Z. z* }* _. X  y3 t# p  A- T6 S$ d7 B% K0 n
本帖最后由 chienhsin 于 2010-10-19 12:45 编辑 8 s% ~0 _  c/ j
5 j4 w5 J! o6 {9 F& }- l
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Gaolp    

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9楼
发表于 2010-10-19 17:58:56 |只看该作者
回复 8楼 chienhsin 的帖子6 y& z- I( o( W+ _4 w% e
请问是这个吗？
+ Z( \7 c! R0 o( D2 g2 y: p- e) s5 I' V7 c5 ~0 E5 {$ x, g/ t

6 r4 K) }4 [0 @1 v, L$ [5 T5 N% @/ e" \/ Q9 Z
    * Z# |# `( U" }2 k% g

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当中国的知识分子也开始用武力解决问题，还有什么可以不顾虑的
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Sherry_Tsai    

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10楼
发表于 2010-10-20 11:35:39 |只看该作者
        多谢kenny和大家的解答。
5 S: ^# C5 _5 e# N4 b4 t' E4 [! s8 |0 X+ d; ^
        关于kenny所说的明确问题，确实，对于相关的概念，我是比较混乱的，所以这几天又查阅了些文献。找到了这样的一段话
% j% o4 k1 s( O  I1 Z/ D' [        “Cohen (1992: 158) provided an example of a regression model with three predictors, a significance level of p = 0.05, and an 80 percent likelihood of identifying the relationship. The minimum sample size is 34 for a large effect, 76 for a moderate effect, and 547 for a small effect.”! n. i7 B: ~# Y* \. V' L! y0 C
       个人的理解这里的80 percent likelihood of identifying the relationship，应该就是意味着statistical power=0.8； 然后比较困惑的为什么随着effect size的减少，样本量越来越大（不知道我理解的是否对）。
) R8 U; A0 N. ^9 d0 e
8 T$ c) O+ h, S9 K        感谢chienhsin   和 Gaolp  对于软件的建议，只是我概念上还是糊涂的，不知道如何操作软件-_-. ! e* q' l. @' Y* G8 R( D! q

% J. ~6 \/ b- o        感谢jkliang 提供的文献，我试着看能在大陆下载到否。
& n" _2 M% [$ \$ [* B6 Q( i* I# K1 r! |  j) }( O
        再次致谢！
+ O- x' H: a# K$ S5 ?( Z+ U  d1 v: s1 t. ^

" K* T5 b" E) N+ n0 e% h" X: ^
3 q& }/ Y- t$ o1 @ 本帖最后由 Sherry_Tsai 于 2010-10-20 11:36 编辑
, l. \! w/ [" |3 y- w. A$ c  X, n+ j$ |" X2 h( a+ j) D
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