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请教如何计算statistical power？

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Sherry_Tsai

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电梯直达

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。

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。
其中statistical power=1-beta

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。

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？

谢谢

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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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秀才

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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。

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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

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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秀才

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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

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

Sherry, 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。

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。

SEM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。

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。

本帖最后由 chienhsin 于 2010-10-19 12:45 编辑

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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
请问是这个吗？

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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。

      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
      “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.”
   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）。

      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-_-.

      感谢jkliang 提供的文献，我试着看能在大陆下载到否。

      再次致谢！

本帖最后由 Sherry_Tsai 于 2010-10-20 11:36 编辑

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