趙禮 王暉

摘?要?影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的因素包括研究設(shè)計(jì)因素、研究工具因素和統(tǒng)計(jì)學(xué)因素。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中非常重要的一部分：先驗(yàn)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析可以幫助研究者在實(shí)驗(yàn)開始之前確定樣本量以節(jié)約人力物力;后驗(yàn)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析可以在研究完成之后幫助研究者審視研究效力，為后續(xù)研究提供幫助。當(dāng)研究問題或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)較為復(fù)雜時(shí)，可借助Optimal Design設(shè)計(jì)多階層統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析。建議在本科及研究生階段重視統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的教學(xué)，在科研中注重統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的應(yīng)用，以優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)并增加研究結(jié)果的可靠性。

關(guān)鍵詞?統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力; 多層分析; 效應(yīng)量; 假設(shè)檢驗(yàn); Optimal Design

分類號(hào)?B841.2

DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.05.002

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（power）是指能正確拒絕錯(cuò)誤的零假設(shè)（null hypothesis）的概率，是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)決策理論和假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)Ｊ街胁豢扇鄙俚囊徊糠?。近年來，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析越來越受到重視，很多學(xué)術(shù)期刊已經(jīng)明確要求研究者在論文中提供統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力相關(guān)內(nèi)容。但在目前國(guó)內(nèi)的心理學(xué)教學(xué)與研究過程中，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析仍未得到充分的重視。本文著重探討了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力影響因素和基本分析流程，并且討論了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析中可能遇到的實(shí)際問題，并借助Optimal Design來展示如何設(shè)計(jì)多階層統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析，可為當(dāng)下心理學(xué)教學(xué)與研究中統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析與應(yīng)用提供參考。

1?統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的影響因素

影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的因素有很多，主要包括研究設(shè)計(jì)因素、研究工具因素和統(tǒng)計(jì)學(xué)因素。

第一，研究設(shè)計(jì)因素。例如，問卷設(shè)計(jì)中存在的雷區(qū)不只會(huì)對(duì)研究數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響，也會(huì)影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。在用詞與表述上，研究者不應(yīng)使用復(fù)雜難懂、過于專業(yè)的詞匯。研究問題不應(yīng)對(duì)被試造成引導(dǎo)性影響，諸如“你是否同意流產(chǎn)——一種謀殺無辜人類的做法——應(yīng)該取締？”這樣的問題在研究中應(yīng)當(dāng)避免。除有意引導(dǎo)外，一些問題可能會(huì)因其表意含糊不清而產(chǎn)生歧義。另外，非開放式問題通常比開放式問題的檢驗(yàn)力要高，因?yàn)殚_放式問題的答案多樣性更高。這些用詞與表述問題會(huì)使得研究隨機(jī)誤差增加，從而降低統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。并且，由于取悅效應(yīng)以及研究中可能涉及敏感問題的存在，被試可能會(huì)隱藏他們的真實(shí)想法，從而導(dǎo)致組間差異變小，進(jìn)而降低檢驗(yàn)力，因此實(shí)驗(yàn)中的保密和匿名原則很重要。同樣，實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)也會(huì)影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。如果被試間的差異可以得到控制，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力會(huì)增加，例如重復(fù)測(cè)量設(shè)計(jì)比獨(dú)立樣本設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力要高。但是不可單純追求控制被試差異，在取樣過程中，如果抽樣框架是錯(cuò)誤的（例如包括非理想群體或者理想群體被排除），檢驗(yàn)力也會(huì)降低。

第二，研究工具因素。例如，量表的精細(xì)程度會(huì)影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。粗糙的量表會(huì)造成相關(guān)系數(shù)的降低（Aguinis， Pierce， & Culpepper， 2009），這類問題是由于研究工具本身所決定的。例如，李克特量表可以用來測(cè)量被試的態(tài)度（例如1表示非常不同意，5表示非常同意），然而由于量表本身的限制，被試只能在1到5這五個(gè)數(shù)字中選擇，從而造成1.6與2.6或者2.7與3.4之間的比較無法測(cè)得，進(jìn)而降低統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。

第三，統(tǒng)計(jì)學(xué)因素。（1）數(shù)據(jù)的范圍限制會(huì)影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。例如，要研究大學(xué)GPA和課堂出勤率的關(guān)系，如果對(duì)GPA的范圍加以限制，例如只選取GPA在1～4之間的學(xué)生，從而導(dǎo)致研究相關(guān)關(guān)系的數(shù)據(jù)受限，會(huì)造成統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力降低。（2）違反統(tǒng)計(jì)假設(shè)也會(huì)造成統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的降低（Maxwell， Delaney， & Kelley， 2018）。例如對(duì)于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的分析通?；谡龖B(tài)分布的假設(shè)，如果違反此假設(shè)則需要對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力重新進(jìn)行解釋。非參數(shù)檢驗(yàn)（例如Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)）可以應(yīng)用在非正態(tài)分布的情況，并且變量的轉(zhuǎn)換（例如對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換）可以改變分布的形狀使其為正態(tài)分布。（3）測(cè)量的信度也會(huì)影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，通常長(zhǎng)測(cè)驗(yàn)比短測(cè)驗(yàn)要更加可靠，因?yàn)殚L(zhǎng)測(cè)驗(yàn)的變異性較低（Coe， 2002）。例如一個(gè)有100個(gè)項(xiàng)目的測(cè)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差比一個(gè)有10個(gè)項(xiàng)目的測(cè)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差要低，所以信度較高，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力較高。（4）連續(xù)變量二分化會(huì)降低統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（Altman & Royston， 2006），此過程會(huì)導(dǎo)致很多信息丟失。假設(shè)研究學(xué)生身高和體重之間的關(guān)系，如果把收集到的數(shù)據(jù)只分為“高”“矮”兩類，那么身高和體重之間相關(guān)關(guān)系的測(cè)量會(huì)因?yàn)樯砀咦兞康淖儺愋越档投档蜏?zhǔn)確性。

2?統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的組成部分

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的主要組成部分為：效應(yīng)量、樣本量、第一類錯(cuò)誤率（α）和第二類錯(cuò)誤率（β）。各成分對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的影響在已有文獻(xiàn)中已有不少討論與總結(jié)（參見吳艷，溫忠麟，2011;

溫忠麟，范息濤，葉寶娟，陳宇帥，2016;

鄭昊敏，溫忠麟，吳艷，2011），在本文中將不做重復(fù)說明與討論，只在說明此四部分間基本關(guān)系的基礎(chǔ)上，再做一些補(bǔ)充。

四成分之間的基本關(guān)系如下：（1）效應(yīng)量和樣本量結(jié)合可得非中心參數(shù)，即零假設(shè)樣本分布和備擇假設(shè)樣本分布之間的區(qū)別。效應(yīng)量可影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力，兩總體分布的差異可以影響效應(yīng)量，進(jìn)而影響統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。當(dāng)差異增大時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力增大，反之亦然。（2）樣本量越大則統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力越大。（3）隨著第一類錯(cuò)誤率的增大（例如從0.01到0.05），第二類錯(cuò)誤率會(huì)降低，所以統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（1-β）會(huì)升高。（4）與使用不同水平的情況類似，使用單側(cè)檢驗(yàn)或者雙側(cè)檢驗(yàn)也對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力有影響。在同一自由度下，單側(cè)檢驗(yàn)比雙側(cè)檢驗(yàn)要更加具有統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力。（5）當(dāng)變異性增大時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力會(huì)變?nèi)酢＠缬捎谟绊懕辉囬g差異的因素得到了控制，重復(fù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力更高。

在計(jì)算效應(yīng)量時(shí)，觀察值（例如1，2）和變異性（例如s）都假設(shè)與其真實(shí)的參數(shù)值（例如μ1，μ2和σ）相等。然而這些真實(shí)的參數(shù)值很難測(cè)得，所以需要估計(jì)效應(yīng)量的值。Howell（2017）提到三種估計(jì)效應(yīng)量的方法：（1）根據(jù)先前的研究來決定效應(yīng)量。具體來說，先前的研究可以提供樣本均值和標(biāo)準(zhǔn)差的相關(guān)信息，這些信息可以用來作為其他研究中假定可以體現(xiàn)實(shí)驗(yàn)處理效應(yīng)的參數(shù)值的參考。（2）在沒有相似的先前研究時(shí)，效應(yīng)量的估計(jì)則應(yīng)建立在個(gè)人評(píng)估的基礎(chǔ)上，即研究者主觀認(rèn)為的重要差異的大?。é?-μ2）。假如研究者想研究一種減肥藥，他們決定此種減肥藥有效的標(biāo)準(zhǔn)為可以使個(gè)體減重5 kg，那么減肥前后的差異（5 kg）就可以用來計(jì)算效應(yīng)量。此選定的差異值可以在正式實(shí)驗(yàn)之前通過試驗(yàn)研究（pilot study）來獲取經(jīng)驗(yàn)。例如在社會(huì)心理學(xué)研究中，研究者經(jīng)常會(huì)研究一些特別新奇的問題，所以他們會(huì)在正式研究之前來做試驗(yàn)研究得到可能有實(shí)驗(yàn)處理效應(yīng)的差異值。這個(gè)方法不僅可以用來估計(jì)效應(yīng)量，也可以幫助研究者找出錯(cuò)誤，從而避免人力物力的浪費(fèi)。（3）Cohen指導(dǎo)值（表1）（Cohen， 1988， 1992）。

根據(jù)不同的效應(yīng)量水平，研究者可以計(jì)算出在某一顯著性水平下達(dá)到某檢驗(yàn)力的樣本量的范圍。通過10000個(gè)研究的元分析發(fā)現(xiàn)平均效應(yīng)量為0.5（Lipsey & Wilson， 1993），一般推薦研究者為達(dá)到足夠統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的效應(yīng)量為0.8（Lenth， 2001）。

在以上三種方法中，方法（1）是最為推薦的，當(dāng)方法（1）和方法（2）都不可用時(shí)才根據(jù)方法（3）來估計(jì)效應(yīng)量，其原因?yàn)榇朔椒ㄖ腥齻€(gè)水平在一定程度上說為任意制定的（Howell， 2017）。并且Lenth（2001）提出研究者不能只依據(jù)計(jì)算效應(yīng)量時(shí)的分子和分母的比，也應(yīng)依據(jù)分子和分母本身的數(shù)值，因?yàn)樵谙惹疤岬降臏p肥例子中，研究者不僅應(yīng)該注重被試服藥前后體重的差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差的比，也應(yīng)注重被試服藥前后體重本身數(shù)值的差，更進(jìn)一步地說，應(yīng)注重服藥前后體重本身的數(shù)值。

3?統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的兩大類型

3.1?先驗(yàn)檢驗(yàn)力分析

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析是實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中的重要的一部分，此分析可以幫助研究者更加深入地思考如何開展該研究，例如思考如何對(duì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化。由于假設(shè)檢驗(yàn)在社會(huì)和行為科學(xué)中的實(shí)證研究有著非常廣泛的應(yīng)用，在實(shí)驗(yàn)研究開始之前研究者通常要對(duì)研究做出統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析來確定能夠檢測(cè)到統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的必要樣本量（吳艷，溫忠麟，2011）。一些研究人員不重視對(duì)研究進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析，他們?cè)谘芯康倪^程中發(fā)放數(shù)以百計(jì)，甚至數(shù)以千計(jì)的問卷來收集數(shù)據(jù)，然而事實(shí)上，這些研究不需要如此之大的樣本量，這樣就造成了人力物力的浪費(fèi)，然而這些浪費(fèi)只需要進(jìn)行先驗(yàn)檢驗(yàn)力分析（priori power analysis）就可以避免。所以，一個(gè)合理的樣本數(shù)量在實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中是非常重要的，特別是在經(jīng)費(fèi)緊張或者需要人類作為被試的情況下。

3.2?后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析

后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析（post-hoc power analysis）是在數(shù)據(jù)收集和分析之后進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析。當(dāng)樣本量和效應(yīng)量（effect size）都已知的情況下，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力可以在某個(gè)指定的顯著性水平（significance level）（例如0.05，0.01）下計(jì)算得到。很多科學(xué)家推薦進(jìn)行事后分析，特別是在研究結(jié)果不顯著以及效應(yīng)量分析為中和大時(shí)（吳艷，溫忠麟，2011;Lenth， 2001）。

然而，在實(shí)際操作中存在不少不恰當(dāng)使用后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析的情況。一些研究者認(rèn)為統(tǒng)計(jì)顯著性未達(dá)到（例如，p>0.05）且基于效應(yīng)量觀測(cè)值計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值較高的情況為零假設(shè)為真提供了證據(jù)，然而這種后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析是不正確的。Hoenig和Heisey（2001）指出統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值是p值的1∶1函數(shù)，一旦得知p值，那么計(jì)算所得的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值也就不再提供新的信息。并且此1∶1函數(shù)使得非顯著p值與低統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值相對(duì)應(yīng)（圖1）。當(dāng)p值為0.05時(shí)，相對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值為0.5。當(dāng)p值增大時(shí)，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力觀測(cè)值則會(huì)降低，所以拒絕零假設(shè)的同時(shí)又有高后驗(yàn)檢驗(yàn)力值的情況是不可能的。例如，如果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值1 為0.4，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值2 為0.2，基于圖1它們分別對(duì)應(yīng)的p值大約為0.075和0.225。所以越高的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力值代表了越大拒絕零假設(shè)的幾率，而不是為證明零假設(shè)為真提供更多的證據(jù)。

后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析的另一個(gè)應(yīng)用為得出可檢測(cè)效應(yīng)量（detectable effect size），此效應(yīng)量可根據(jù)變異性和預(yù)期統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（例如0.8）計(jì)算而得。此后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析應(yīng)用的支持者認(rèn)為根據(jù)此方法得到的效應(yīng)量為真實(shí)效應(yīng)量的上限，即真實(shí)的效應(yīng)量越是接近可檢測(cè)效應(yīng)量，那么零假設(shè)為真的可能性則越大。然而使用后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析來計(jì)算可檢測(cè)效應(yīng)量是不科學(xué)的。第一，在同等顯著性水平下，若兩個(gè)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果均不顯著、兩總體均值差和樣本量均相同，且如果（假設(shè)為Z檢驗(yàn)）Z1>Z2，則標(biāo)準(zhǔn)差σ1>σ2。因?yàn)榭蓹z測(cè)效應(yīng)量可以通過預(yù)期統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（例如0.8）和觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差的值（例如σ1，σ2）計(jì)算而得，那么第一個(gè)實(shí)驗(yàn)的可檢測(cè)效應(yīng)量應(yīng)小于第二個(gè)實(shí)驗(yàn)的相應(yīng)值，又由于σ1<σ2，那么第一個(gè)實(shí)驗(yàn)中的總體均值差要小于第二個(gè)實(shí)驗(yàn)的相應(yīng)值。因?yàn)閆1>Z2且具有統(tǒng)計(jì)顯著性的兩總體均值差是真實(shí)差值的上限，那么真實(shí)差值越接近具有統(tǒng)計(jì)顯著性的差值，則拒絕零假設(shè)的可能性越大。第二，如果兩實(shí)驗(yàn)在同等統(tǒng)計(jì)顯著性水平和樣本量下都有非顯著的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，且Z1>Z2，那么估計(jì)效應(yīng)量應(yīng)為：效應(yīng)量1>效應(yīng)量2，假設(shè)兩實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差相等，那么要想達(dá)到理想的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力水平，可檢測(cè)效應(yīng)量應(yīng)相等。所以越接近真實(shí)效應(yīng)量的值越代表能拒絕零假設(shè)。另外，用基于標(biāo)準(zhǔn)差觀測(cè)值來計(jì)算可檢測(cè)均值差異也是不可取的，因?yàn)槲覀円矐?yīng)考慮到標(biāo)準(zhǔn)差的變異性。

在研究完成之后再修改統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力是很難的，后驗(yàn)檢驗(yàn)力分析永遠(yuǎn)不可以代替事前分析。盡管對(duì)于事后分析的結(jié)果有時(shí)會(huì)有誤解，但是如果研究者可以正確解釋該結(jié)果，那么對(duì)未來的研究是非常有利的，例如研究者可能得出使用不同的顯著性水平更加合適（用0.05而不是0.01）或者發(fā)現(xiàn)整個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)存在缺陷而需要重新設(shè)計(jì)。

3.3?存在的問題

在研究者為復(fù)雜實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)做統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析時(shí)可能會(huì)遇到一些實(shí)際問題。第一，當(dāng)研究中的自變量有多組時(shí)，需要調(diào)整顯著性水平來控制整體第一類錯(cuò)誤率。例如如果使用Holm-Bonferroni方法來控制第一類錯(cuò)誤率，那么統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析則變得復(fù)雜起來。Holm-Bonferroni矯正會(huì)導(dǎo)致第二類錯(cuò)誤增多，因?yàn)殡S著對(duì)比對(duì)數(shù)的增多，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力會(huì)降低。例如如果我們需要對(duì)比5組，即共有10組對(duì)比，當(dāng)設(shè)顯著性水平為0.05時(shí)，即第一類錯(cuò)誤率為0.05，在Holm-Bonferroni矯正之后，α=0.005，可能導(dǎo)致第二類錯(cuò)誤率升高。

第二，當(dāng)模型很復(fù)雜時(shí)沒有統(tǒng)一的方法做出相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析。例如在混合線性模型（linear mixed model）中，相對(duì)來說固定效應(yīng)（fixed effects）的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析比隨機(jī)效應(yīng)（random effects）或者固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)混合在一起時(shí)要容易分析。并且若考慮到交互作用或協(xié)方差，模型會(huì)變得更加復(fù)雜。然而變量之間的交互對(duì)研究者非常重要，但是在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析軟件中又很難把這一部分添加進(jìn)去，所以一個(gè)可以用來做統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的通用且準(zhǔn)確的方法是很重要的。

第三，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的結(jié)果無法泛化。一旦實(shí)驗(yàn)的研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)或者統(tǒng)計(jì)方法改變，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析就需要重新計(jì)算。并且通過檢驗(yàn)力分析所得的樣本量為理論上可行樣本量，但針對(duì)某些特定統(tǒng)計(jì)方法或?qū)嶋H情境，此樣本量可能并不夠，例如邏輯回歸分析（logistic regression analyses）就需要非常大的樣本量，研究者在實(shí)驗(yàn)開始之前通過相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析來確定的樣本量對(duì)于邏輯回歸分析而言可能依然不夠。如果樣本量不夠，由此而得的研究結(jié)論則不可信。所以在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析之外，研究者也需要考慮到現(xiàn)實(shí)因素。另外，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析是建立在一些假設(shè)和猜想上的，且考慮到缺失值的問題，研究者采用的樣本數(shù)應(yīng)該比計(jì)算而得的樣本數(shù)在合理范圍內(nèi)稍大。

第四，用來計(jì)算統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的軟件也存在一些問題：（1）可以用來計(jì)算統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的軟件有限，通常使用的只有： SamplePower， GPower， PASS， SAS， R和Optimal Design;（2）這些軟件大部分都比較昂貴，盡管有的大學(xué)提供使用密鑰，但是對(duì)于老師學(xué)生以及很多研究者來說還是無法方便地使用;（3）有一些軟件不具備在復(fù)雜實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)下簡(jiǎn)便計(jì)算統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的能力，并且無法在模型中加入交互作用;（4）這些軟件可以進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析類型有限，例如計(jì)算多層次統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力可以用Optimal Design或者PASS，選擇并不多，但前者只有Windows版本，而后者又相當(dāng)之昂貴。這些因素都限制了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的應(yīng)用與普及。

4?多層模型統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析及Optimal Design實(shí)現(xiàn)

多層模型，顧名思義涉及到多個(gè)層次的數(shù)據(jù)，例如研究者研究在某一大學(xué)中使用幻燈片教學(xué)是否對(duì)大一學(xué)生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)有幫助這一問題，收集到的數(shù)據(jù)可以分為不同的層次。學(xué)生的年齡、性別、數(shù)學(xué)成績(jī)等都是學(xué)生本身的變量，而專業(yè)的規(guī)模、男女比例、教學(xué)所使用教學(xué)樓的地理位置等是專業(yè)層次的變量，再往高層次來看，學(xué)校的規(guī)模、地理位置、是否為211或985等因素為學(xué)校層級(jí)的變量。如此數(shù)據(jù)在多層模型中發(fā)生了嵌套。多層模型分析方法很多，本文著重統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的分析方法。在此以包含一個(gè)隨機(jī)截距和一個(gè)隨機(jī)斜率的多層線性回歸模型為例來展示檢驗(yàn)力分析的過程：

假設(shè)研究者研究在某一大學(xué)中使用幻燈片教學(xué)是否對(duì)于大一新生的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)有幫助這一問題，大一新生被隨機(jī)分配在實(shí)驗(yàn)組（使用幻燈片教學(xué)）或者控制組（不使用幻燈片教學(xué)），研究者設(shè)定實(shí)驗(yàn)區(qū)塊（block）為不同學(xué)生所學(xué)的不同專業(yè)。因此，在每一個(gè)專業(yè)中，新生會(huì)隨機(jī)分配到使用或不使用幻燈片教學(xué)的班級(jí)中。

如果不考慮協(xié)變量，模型使用Raudenbush和Bryk（1992）注釋為：

下面使用Optimal Design（Radudenbush， 2011）來展示多層次統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的過程。首先利用此軟件及模型可以計(jì)算在研究者期望達(dá)到的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力水平下所需的樣本量。其所需要設(shè)定的參數(shù)有：（1）顯著性水平（α=0.05）;（2）預(yù)期統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（β=0.80）;（3）樣本量/簇大?。ù龥Q定）;（4）被協(xié)方差解釋的方差大?。≧2）;（5）被區(qū)塊解釋的方差大?。˙）;（6）效應(yīng)量（Δ）;（7）效應(yīng)量變異性（σ2）。

假設(shè)研究者預(yù)期使得專業(yè)為區(qū)塊可解釋40%的結(jié)果的變異性，如果使用一個(gè)隨機(jī)效應(yīng)模型且將效應(yīng)量變異性設(shè)定為0.05時(shí)（如果研究者使用的是固定效應(yīng)模型，效應(yīng)量變異性應(yīng)設(shè)定為0），并且在先前設(shè)定信息的基礎(chǔ)上，假如基于試驗(yàn)研究，研究者預(yù)期使用幻燈片的學(xué)生比不使用幻燈片的學(xué)生的表現(xiàn)要好0.2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差單位，也就是說設(shè)定效應(yīng)量為0.2。所以，當(dāng)研究者想在達(dá)到0.8的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力并且從每一個(gè)專業(yè)挑選30個(gè)學(xué)生的情境下能探測(cè)到此效應(yīng)量時(shí)，他們一共需要多少個(gè)專業(yè)？選擇Person randomized trials → multisite（blocked） trials → Power on y axis → power vs. total number of sites（J），將已設(shè)定的參數(shù)輸入Optimal Design，基于圖2，可以看出需要28個(gè)專業(yè)，即一共需要840個(gè)被試。

如果考慮協(xié)變量，假設(shè)基于一個(gè)基線調(diào)查（baseline survey）（例如IQ，SAT， ACT 等的測(cè)量），前測(cè)（pretest） 可以解釋結(jié)果的60%的變異性，如果我們把協(xié)變量（IQ）也包括在模型里，可計(jì)算得一共需要19個(gè)專業(yè)（圖3），即一共需要570個(gè)被試，比不包括協(xié)變量時(shí)少了270個(gè)被試，此模型為：

其中假設(shè)IQ可解釋學(xué)生數(shù)學(xué)成績(jī)中60%的變異性。

其次，使用Optimal Design還可以計(jì)算效應(yīng)量。例如，設(shè)定前測(cè)可以解釋結(jié)果的60%的變異性，如果研究者只能從15個(gè)專業(yè)中選取被試，并且每個(gè)專業(yè)選取30人，那么如果想要達(dá)到0.8的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力至少需要的效應(yīng)量是多大？在Optimal Design中需設(shè)定的參數(shù)為：（1）顯著性水平（α=0.05）;（2）預(yù)期統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力（β=0.80）;（3）樣本量/簇大?。?5個(gè)專業(yè)，每個(gè)專業(yè)選取30人）;（4）被協(xié)方差解釋的方差大?。≧2）;（5）被區(qū)塊解釋的方差大?。˙）;（6）效應(yīng)量（Δ）（待計(jì)算）;（7）效應(yīng)量變異性（σ2）。

在Optimal Design中選擇Person randomized trials→multisite（blocked） trials→MDES on y-axis→MDES vs. number of clusters（J）。 當(dāng)只能從15個(gè)專業(yè)中選被試時(shí)， 效應(yīng)量大約為0.29（圖4）。 如果在此分析中考慮協(xié)方差， 效應(yīng)量大約為0.23（圖5）。

5?總結(jié)與建議

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析是科學(xué)研究中重要的組成部分，在研究開始之初，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析可以指導(dǎo)研究者確定研究樣本量以達(dá)到不同的效應(yīng)量或統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力要求。在研究完成之后，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析可以幫助研究者印證或?qū)徱曪@著或不顯著的研究結(jié)果，進(jìn)而指導(dǎo)研究者不拒絕零假設(shè)或者再增加被試量進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

在本科階段，所使用的教材中假設(shè)檢驗(yàn)相關(guān)章節(jié)已非常普及，但與此相關(guān)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析、效應(yīng)量分析等知識(shí)章節(jié)并不常見，與此相關(guān)的教學(xué)也并不普及，有一些老師在教學(xué)過程中加入此方面相關(guān)知識(shí)，但講解也并不深入。學(xué)生往往只知當(dāng)p值在小于0.01或者0.05時(shí)拒絕零假設(shè)，說明不同實(shí)驗(yàn)處理之間存在顯著差異，或當(dāng)p值大于設(shè)定的顯著性水平時(shí)不拒絕零假設(shè)，說明不同實(shí)驗(yàn)處理之間不存在顯著差異。但更進(jìn)一步，學(xué)生不知如何解釋p值、置信區(qū)間、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力和產(chǎn)生研究結(jié)果的原因。之后碩士及博士階段，隨著科研難度及數(shù)量的增加，如果研究者不了解統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析相關(guān)知識(shí)可能會(huì)在研究開始之前無所適從，例如究竟需要多少被試呢？在這種情況下，往往研究者會(huì)在未設(shè)定樣本量的情況下開始實(shí)驗(yàn)，直到研究結(jié)果顯著時(shí)停止收集數(shù)據(jù)，從而影響研究結(jié)果的可靠性。因此，從教學(xué)上來說，從本科階段開始，要逐步普及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析的重要性及方法，為日后科研工作做出鋪墊。

在研究過程中，研究者應(yīng)謹(jǐn)慎、正確地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力分析。它可以幫助科研人員確定樣本量的大小，從而避免人力物力的浪費(fèi)，也可以在一定被試量下得出統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的信息，例如，如果只有75個(gè)可用的被試，而所得統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力非常低，則沒有必要進(jìn)行這樣的研究。在論文發(fā)表時(shí)或者科研基金申請(qǐng)時(shí)，通常都要求研究者說明統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的相關(guān)信息，統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力的高低雖不是判斷研究好壞的唯一標(biāo)準(zhǔn)，但是高的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)力是使得研究結(jié)論可靠的重要的一方面。

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