统计功效（statisticalpower）是指在假设检验中，当备择假设（H1）为真时，正确拒绝原假设（H0）的概率。简单来说，它反映了统计检验检测出真实效应的能力。统计功效越高，意味着检验越有可能发现实际存在的差异或关联。统计功效通常用1减去第二类错误（β）的概率来表示，即功效=1-β。影响统计功效的因素包括样本量、效应大小、显著性水平（α）以及数据的变异性。在实际研究中，研究者通常希望达到较高的统计功效（如80%或更高），以确保研究结果的可信度和可靠性。
统计功效（statisticalpower）是指在假设检验中，当备择假设（H1）为真时，正确拒绝原假设（H0）的概率。简单来说，它反映了统计检验检测出真实效应的能力。统计功效越高，意味着检验越有可能发现实际存在的差异或关联。统计功效通常用1减去第二类错误（β）的概率来表示，即功效=1-β。影响统计功效的因素包括样本量、效应大小、显著性水平（α）以及数据的变异性。在实际研究中，研究者通常希望达到较高的统计功效（如80%或更高），以确保研究结果的可信度和可靠性。