注释： 检验功效
在假设检验中，当存在显著效应或差异时找到这些效应或差异的可能性。功效是在原假设不成立时正确否定原假设的概率。 影响功效的因子很多：
? 样本数量：增加样本数量可提供有关总体的更多信息，因此可以提高功效。
? ??（类型 I 错误的概率）：增大 ? 值可增加功效，因为否定 ? 值较大的原假设的可能性更大。 ? ?（总体的变异性）：当 ? 较小时，更容易检测到差异，这有助于增加功效。 ? 总体效应的量值：总体越相似，越难检测到差异。因此，功效降低。
可在收集数据之前计算功效（预期研究），以确保假设检验可以检测到显著差异或效应。例如，一家制药公司要确定其假设检验需要具有多大的功效，才能检测出三种不同糖尿病治疗之间的差异。为提高功效，他们增加了样本数量，以了解使用这些药物的糖尿病患者总体的更多信息。而且，他们还可通过遵循好的抽样做法来尝试降低误差方差。
也可以计算功效，以了解已经执行的检验的功效（回顾研究）。例如，汽车部件制造商进行了一项比较两种钢材配方重量的试验，所得结果没有显著的统计意义。使用 Minitab，制造商可以根据希望看到的最小差异来计算功效。如果检测此差异的功效低，可能需要修改试验设计以提高功效并继续评估相同问题。但是，如果功效高，他们可能断定两种钢材配方并无差异并且不再继续进行试验。 功效等于 1? ?，其中 ? 是发生类型 II 错误的概率（当原假设不成立时未能否定原假设）。随着 ?（显著性水平）的增加，? 会降低。因此，随着 ? 的增加，功效也会提高。请记住，增大 ? 同时会增大类型 I 错误（当原假设成立时否定原假设）的概率。
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