統計功效（statistical power ）是指， 在假設檢驗中， 拒絕原假設後， 接受正確的替換假設的機率。我們知道，在假設檢驗中有α錯誤和β錯誤。α錯誤是棄真錯誤， β錯誤是取偽錯誤。取偽錯誤是指， 原假設為假，樣本觀測值沒有落在拒絕域中，從而接受原假設的機率，即在原假設為假的情況下接受原假設的機率。由此可知， 統計功效等於1-β。
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簡介
統計功效(Statistical Power)是統計學中的一個重要概念, 也是一個十分有用的測度指標。 國外的許多教科書中對統計功效有過比較詳細的討論, 國內出版的教科書中對此也有涉及(參見: 袁衛等編著《新編統計學教程》 , 經濟科學出版社, 1999 年 2月)。
相關資料
實踐中, 統計功效大量地套用於醫學、生物學、 生態學和人文社會科學等方面的統計檢驗中。
例如, 在國外抽樣調查設計方案中, 對統計功效的要求如同對顯著性水平α一樣, 是不可缺少的內容。這是有道理的。因為在統計推論中, 既要控制α錯誤, 又要控制β錯誤, 滿足雙重控制條件下的樣本量才是更有效的樣本量。統計功效的大小取決於多種因素, 包括: 檢驗的類型、 樣本容量、α水平、單側雙側, 以及抽樣誤差的狀況。統計功效分析應是上面諸因素結合在一起的綜合分析。
一些統計軟體, 如SA S、 SPSS等雖都有計算統計功效的功能, 但由於它們不是功效分析的專用統計軟體, 因而在使用中有不少局限,如在使用範圍、 檢驗類型、 檔案切換、 提供的使用說明等方面與專門的功效分析統計軟體相比, 都有一定的差距。且一般統計軟體在計算統計功效時也不夠簡便, 這使功效的套用受到了限制。
鑒於統計功效在推論統計中的重要地位, 國外科研學術機構和商業公司對統計功效的軟體開發進行了大量投入, 已研製出不少專門的分析軟體。 這當中有些是免費提供的, 可以從網際網路上查到, 並下載使用。（比如Gpower）
