查看“统计功效”的源代码

'''统计功效'''（{{lang-en|statistical power}}，又譯'''統計考驗力'''或'''統計檢定力'''）在假设检验中是指当备择假设（H<sub>1</sub>）为真时正确地拒绝[[零假设]]（H<sub>0</sub>）的概率，即
:<math> \text{power} = \mathbb P\big( \text{reject} H_0 \big| H_1 \text{ is true} \big) </math>
换言之，功效也可以看作是当备择假设为真时将其接受的概率。当功效增加时，[[第二类错误]]出现的概率（即假阴性率β）减少。此时，功效可以表示为(1-β)。

在給定的顯著性水準下，功效分析可以用于计算给定[[效应值]]时所需的最小[[样本]]数；相反地，功效分析也可以用来计算给定样本数时所能检验到的最小效应值。

== 参考文献 ==
*{{cite book
 |title=The Cambridge Dictionary of Statistics
 |last=Everitt |first=Brian S.
 |year=2002
 |publisher=Cambridge University Press
 |isbn=0-521-81099-X
 |ref=harv
}}
*{{cite book |authorlink=Jacob Cohen (statistician) |last=Cohen |first=J. |title=Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences |edition=2nd |year=1988 |isbn=0-8058-0283-5 }}
*{{cite book |last=Aberson |first=C. L. |title=Applied Power Analysis for the Behavioral Science |year=2010 |isbn=1-84872-835-2 }}

{{统计学小作品}}
{{统计学}}

[[Category:假设检定]]