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统计功效的通俗理解

可以把“统计功效”想象成侦探破案的能力——它代表统计检验（侦探）在犯罪事实确实存在（真实效应存在）时，成功发现真相（检测出效应）的概率。

核心比喻

• 假设你是一个侦探（统计检验），任务是判断某人有罪（效应存在）还是无罪（无效应）。

• 统计功效 = 你有能力在TA确实有罪时抓住TA的概率。

• 如果功效低，即使罪犯在眼前，你也可能漏掉（漏检真实效应）；功效高，则能高效破案。

类比中的关键因素

• 证据强度（效应量）：犯罪痕迹越明显（效应越大），越容易发现。

• 调查工具（样本量）：调查的人越多（样本量越大），越容易找到线索。

• 误判标准（显著性水平α）：你有多严格才能认定TA有罪（比如α=0.05是“95%确定才定罪”）。

现实例子

• 新药测试：如果药真的有效，统计功效高意味着实验大概率能检测出效果；功效低则可能误判药无效（错过良药）。

• 考试作弊检测：如果监考严格（功效高），作弊者容易被抓；监考松散（功效低），作弊者可能蒙混过关。

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为什么重要？

• 避免漏网之鱼：功效低可能导致研究失败（即使真理存在也没发现）。

• 设计实验的基础：研究者需提前计算功效，确保样本量足够（比如“需要多少患者试药才能确信检测到疗效？”）。

简记公式

统计功效 = 1 - β（β是“放过坏人”的概率，即第二类错误）。

目标：通常希望功效 ≥80%（即80%概率抓准真相）。