effect size怎么算

2024-09-07

如何计算假设检验的功效（power）和效应量（effect size）？

做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)

效应量Effect Size

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 效应量可以表示两组样本平均数的差异效应量可以用d表示,其公式观察实验组和对照组,效应量越大,两组平均数越远,差异越大效应量不受样本容量的影响.

如何确定假设检验的样本量（sample size）？

在<如何计算假设检验的功效(power)和效应量(effect size)?>一文中,我们讲述了如何根据显著性水平α,效应量和样本容量n,计算功效,以及如何根据显著性水平α,功效和样本容量n,计算效应量.但这两个应用都属于事后检验,也就是说,就算假设检验之后计算出的功效或效应量不理想,我们也没有办法改变.因此,我们最好事先就把我们想要达到的功效和效应量确定好,然后根据显著性水平α,功效和效应量,计算样本容量n.这种事前检验的应用用得比较多. 此外,我们都知道,如果假设检验选取的样本量很小,那么

GWAS | 全基因组关联分析 | Linkage disequilibrium (LD)连锁不平衡 | 曼哈顿图 Manhattan_plot | QQ_plot | haplotype phasing

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

【软件分析与挖掘】ELBlocker: Predicting blocking bugs with ensemble imbalance learning

摘要: 提出一种方法——ELBlocker,用于自动检测出Blocking Bugs(prevent other bugs from being ﬁxed). 难度在于这些Blocking Bugs仅占很小的比例( the class imbalance phenomenon). 方法:给定一个训练集,ELBlocker首先把将训练数据划分为多个互斥的集合.对每个集合建立一个分类器,然后根据混合分类器的结果,设定一个阈值(决策边界),把 blocking bugs from non-blocki

二型错误和功效（Type II Errors and Test Power）

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴

R数据分析：样本量计算的底层逻辑与实操，pwr包

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

A/B Testing的简要知识

A/B testing主要用来检测网站或者APP的两个版本中哪一个更好,它的中心思想是把流量一分为二,一份用作experiment group,访问新的版本,另一份用作control group,访问旧的版本. 假设现在有一个网站,要测试是否增大网页Register的字体,可以增加注册用户. 进行AB testing,首先要选择Unit of Diversion, 就是把实验分成两组的标准.在这个实验中,可以选择unique cookies to view the web page. 然后要选定

R笔记单样本t检验功效分析

R data analysis examples 功效分析 power analysis for one-sample t-test单样本t检验例1.一批电灯泡,标准寿命850小时,标准偏差50,40小时的差值是巨大的,此研究设定效应值d= (850-810)/50,希望有90%的可能检测到,即功效值为0.9,还希望有95%的把握不误报显著差异, 问需要多少支电灯泡. H0=850,HA=810 library('pwr') pwr.t.test(d=(850-810)/50,power=0.

Swift3.0P1 语法指南——属性

原档:https://developer.apple.com/library/prerelease/ios/documentation/Swift/Conceptual/Swift_Programming_Language/Properties.html#//apple_ref/doc/uid/TP40014097-CH14-ID254 1.属性属性将值跟特定的类.结构或枚举关联.存储属性(Stored properties)存储变量或常量的值,作为实例的一部分,而计算属性(computed

【转】MySQL中varchar最大长度是多少？

一. varchar存储规则: 4.0版本以下,varchar(20),指的是20字节,如果存放UTF8汉字时,只能存6个(每个汉字3字节) 5.0版本以上,varchar(20),指的是20字符,无论存放的是数字.字母还是UTF8汉字(每个汉字3字节),都可以存放20个,最大大小是65532字节 Mysql4中最大也不过是20个字节,但是Mysql5根据编码不同,存储大小也不同. 二. varchar和char 的区别: char是一种固定长度的类型,varchar则是一种可变长度的类型,它们

FSL - MELODIC

Source: http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/MELODIC; https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/MELODIC/FAQ#How_do_I_transform_the_MELODIC_results_from_a_low-resolution_space_to_a_higher-resolution_one.3F Research Overview MELODIC ( Multivariate Explor

Notes: Principles of fMRI 1 (Coursera)

course link: https://class.coursera.org/fmri1-001 Part 1 ❤ Three fundmental goals in fMRI: localization (brain mapping approach: task comparison, brain-behavior correlation, information-based mapping); connectivity (functional connectivity (seed-bas

Swift2.1 语法指南——扩展

原档:https://developer.apple.com/library/prerelease/ios/documentation/Swift/Conceptual/Swift_Programming_Language/Extensions.html#//apple_ref/doc/uid/TP40014097-CH24-ID151 参考:http://wiki.jikexueyuan.com/project/swift/chapter2/21_Extensions.html 1.扩展(Ex

PS网页设计教程XXX——在PS中创建一个漫画书主题网页布局

作为编码者,美工基础是偏弱的.我们可以参考一些成熟的网页PS教程,提高自身的设计能力.套用一句话,“熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟”. 本系列的教程来源于网上的PS教程,都是国外的,全英文的.本人尝试翻译这些优秀的教程.因为翻译能力有限,翻译的细节上还有待推敲,希望广大网友不吝赐教. 约定: 1.本文的软件是Photoshop CS5版本 2.原教程的截图是英文的,本人在重新制作的基础上,重新截了中文版的图 3.原文中有些操作没有给出参数.本人在反复测试的情况下测定了一些参数,以红色的文字显示.

iOS---cell-自适应高度

RootViewController: // // RootViewController.m // UI__cell自适应高度 // // Created by dllo on 16/3/15. // Copyright © 2016年 dllo. All rights reserved. // #import "RootViewController.h" #import "MyTableViewCell.h" #define WIDTH self.view.fra

双日历插件--jq datepicker时间范围选择

<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <link rel="stylesheet" href="css/jquery-ui.min.css"> <script src="jquery.min.js"&

转载：Linux Used内存到底到哪里去了？

转自:http://blogread.cn/it/article/6264?f=wb2 有时在Linux下会碰到这样的问题:ps aux看到的RSS内存只有不到30M,但是free看到内存却已经使用了7.8G了,已经开始swap了,这是怎么回事? 通常我们查看系统内存都是用free命令: $free -m total used free shared buffers cached Mem: 2010 1721 289 7 99 606 -/+ buffers/cache: 1015 995 Sw

What does a Bayes factor feel like?（转）

A Bayes factor (BF) is a statistical index that quantifies the evidence for a hypothesis, compared to an alternative hypothesis (for introductions to Bayes factors, see here, here or here). Although the BF is a continuous measure of evidence, humans

R语言-选择样本数量

功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率 1.t检验案例:使用手机和司机反应时间的实验 library(pwr) # n表示样本大小 # d表示标准化均值之差 # sig.level表示显著性水平 # power为功效水平 # type指的是检验类型 # alternative指的是双侧检验还是单侧检验 pwr.t.test(d=.8,sig.level = .05,power = .9

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