# 效应量与统计检验力分析

本文档提供了关于效应量计算、解读和报告，以及为研究规划进行统计检验力分析的指导。

## 效应量的重要性

1. **统计显著性 ≠ 实际显著性**：p 值只能说明效应是否存在，不能说明效应有多大
2. **依赖于样本量**：大样本下，微小效应也会变得"显著"
3. **可解释性**：效应量提供了量级和实际重要性
4. **元分析**：效应量使得跨研究合并结果成为可能
5. **统计检验力分析**：样本量确定所必需

**黄金法则**：始终在报告 p 值的同时报告效应量。

---

## 按分析类型分类的效应量

### T 检验与均值差异

#### Cohen's d（标准化均值差）

**公式**：
- 独立组：d = (M₁ - M₂) / SD_pooled
- 配对组：d = M_diff / SD_diff

**解释标准**（Cohen, 1988）：
- 小：|d| = 0.20
- 中：|d| = 0.50
- 大：|d| = 0.80

**依赖上下文的解释**：
- 教育领域：d = 0.40 是成功干预的典型值
- 心理学领域：d = 0.40 被认为有意义
- 医学领域：小的效应量也可能具有临床重要性

**Python 计算**：
```python
import pingouin as pg
import numpy as np

# 含效应量的独立样本 t 检验
result = pg.ttest(group1, group2, correction=False)
cohens_d = result['cohen_d'].values[0]

# 手动计算
mean_diff = np.mean(group1) - np.mean(group2)
pooled_std = np.sqrt((np.var(group1, ddof=1) + np.var(group2, ddof=1)) / 2)
cohens_d = mean_diff / pooled_std

# 配对 t 检验
result = pg.ttest(pre, post, paired=True)
cohens_d = result['cohen_d'].values[0]
```

**d 的置信区间**：
```python
from pingouin import compute_effsize_from_t

d, ci = compute_effsize_from_t(t_statistic, nx=n1, ny=n2, eftype='cohen')
```

---

#### Hedges' g（偏差校正 d）

**为何使用**：Cohen's d 在小样本（n < 20）下存在轻微向上偏差

**公式**：g = d × 校正因子，其中校正因子 = 1 - 3/(4df - 1)

**Python 计算**：
```python
result = pg.ttest(group1, group2, correction=False)
hedges_g = result['hedges'].values[0]
```

**何时使用 Hedges' g**：
- 样本量较小（每组 n < 20）
- 进行元分析（元分析中的标准做法）

---

#### Glass's Δ（Delta）

**何时使用**：当某一组为已知变异性的对照组时

**公式**：Δ = (M₁ - M₂) / SD_control

**使用场景**：
- 临床试验（使用对照组 SD）
- 当处理影响变异性时

---

### 方差分析

#### Eta-squared（η²）

**衡量内容**：因子解释的总方差比例

**公式**：η² = SS_effect / SS_total

**解释标准**：
- 小：η² = 0.01（解释 1% 的方差）
- 中：η² = 0.06（解释 6% 的方差）
- 大：η² = 0.14（解释 14% 的方差）

**局限性**：多因子时存在偏差（总和 > 1.0）

**Python 计算**：
```python
import pingouin as pg

# 单因素方差分析
aov = pg.anova(dv='value', between='group', data=df)
eta_squared = aov['SS'][0] / aov['SS'].sum()

# 或直接使用 pingouin
aov = pg.anova(dv='value', between='group', data=df, detailed=True)
eta_squared = aov['np2'][0]  # 注意：pingouin 报告的是偏 eta-squared
```

---

#### 偏 Eta-squared（η²_p）

**衡量内容**：排除其他因子后，由该因子解释的方差比例

**公式**：η²_p = SS_effect / (SS_effect + SS_error)

**解释标准**：与 η² 相同

**何时使用**：多因子方差分析（因子设计中的标准做法）

**Python 计算**：
```python
aov = pg.anova(dv='value', between=['factor1', 'factor2'], data=df)
# pingouin 默认报告偏 eta-squared
partial_eta_sq = aov['np2']
```

---

#### Omega-squared（ω²）

**衡量内容**：对总体解释方差的更无偏估计

**为何使用**：η² 会高估效应量；ω² 提供更好的总体估计

**公式**：ω² = (SS_effect - df_effect × MS_error) / (SS_total + MS_error)

**解释标准**：与 η² 相同，但通常值更小

**Python 计算**：
```python
def omega_squared(aov_table):
    ss_effect = aov_table.loc[0, 'SS']
    ss_total = aov_table['SS'].sum()
    ms_error = aov_table.loc[aov_table.index[-1], 'MS']  # 残差 MS
    df_effect = aov_table.loc[0, 'DF']

    omega_sq = (ss_effect - df_effect * ms_error) / (ss_total + ms_error)
    return omega_sq
```

---

#### Cohen's f

**衡量内容**：方差分析的效应量（类似于 Cohen's d）

**公式**：f = √(η² / (1 - η²))

**解释标准**：
- 小：f = 0.10
- 中：f = 0.25
- 大：f = 0.40

**Python 计算**：
```python
eta_squared = 0.06  # 来自方差分析
cohens_f = np.sqrt(eta_squared / (1 - eta_squared))
```

**在统计检验力分析中使用**：ANOVA 统计检验力计算所必需

---

### 相关分析

#### Pearson's r / Spearman's ρ

**解释标准**：
- 小：|r| = 0.10
- 中：|r| = 0.30
- 大：|r| = 0.50

**重要说明**：
- r² = 决定系数（解释的方差比例）
- r = 0.30 表示 9% 的共同方差（0.30² = 0.09）
- 考虑方向（正/负）和上下文

**Python 计算**：
```python
import pingouin as pg

# 含 CI 的 Pearson 相关
result = pg.corr(x, y, method='pearson')
r = result['r'].values[0]
ci = result['CI95'].values[0]  # Pingouin 0.5+：之前为 CI95%

# Spearman 相关
result = pg.corr(x, y, method='spearman')
rho = result['r'].values[0]
```

---

### 回归分析

#### R²（决定系数）

**衡量内容**：模型解释的 Y 变量方差比例

**解释标准**：
- 小：R² = 0.02
- 中：R² = 0.13
- 大：R² = 0.26

**依赖上下文的解释**：
- 物理科学：预期 R² > 0.90
- 社会科学：R² > 0.30 被认为良好
- 行为预测：R² > 0.10 可能有意义

**Python 计算**：
```python
from sklearn.metrics import r2_score
from statsmodels.api import OLS

# 使用 statsmodels
model = OLS(y, X).fit()
r_squared = model.rsquared
adjusted_r_squared = model.rsquared_adj

# 手动计算
r_squared = 1 - (SS_residual / SS_total)
```

---

#### 调整后 R²

**为何使用**：R² 在添加预测变量时会人为增大；调整后 R² 对模型复杂度进行惩罚

**公式**：R²_adj = 1 - (1 - R²) × (n - 1) / (n - k - 1)

**何时使用**：在多元回归中始终与 R² 一同报告

---

#### 标准化回归系数（β）

**衡量内容**：预测变量变化一个标准差对结果的影响（以标准差为单位）

**解释标准**：类似于 Cohen's d
- 小：|β| = 0.10
- 中：|β| = 0.30
- 大：|β| = 0.50

**Python 计算**：
```python
from scipy import stats

# 首先标准化变量
X_std = (X - X.mean()) / X.std()
y_std = (y - y.mean()) / y.std()

model = OLS(y_std, X_std).fit()
beta = model.params
```

---

#### f²（Cohen's f-squared 用于回归）

**衡量内容**：单个预测变量或模型比较的效应量

**公式**：f² = R²_AB - R²_A / (1 - R²_AB)

其中：
- R²_AB = 包含该预测变量的完整模型 R²
- R²_A = 不包含该预测变量的简化模型 R²

**解释标准**：
- 小：f² = 0.02
- 中：f² = 0.15
- 大：f² = 0.35

**Python 计算**：
```python
# 比较两个嵌套模型
model_full = OLS(y, X_full).fit()
model_reduced = OLS(y, X_reduced).fit()

r2_full = model_full.rsquared
r2_reduced = model_reduced.rsquared

f_squared = (r2_full - r2_reduced) / (1 - r2_full)
```

---

### 分类数据分析

#### Cramér's V

**衡量内容**：χ² 检验的关联强度（适用于任意大小的列联表）

**公式**：V = √(χ² / (n × (k - 1)))

其中 k = min(行数, 列数)

**解释标准**（当 k > 2 时）：
- 小：V = 0.07
- 中：V = 0.21
- 大：V = 0.35

**对于 2×2 表**：使用 phi 系数（φ）

**Python 计算**：
```python
from scipy.stats.contingency import association

# Cramér's V
cramers_v = association(contingency_table, method='cramer')

# Phi 系数（适用于 2x2 表）
phi = association(contingency_table, method='pearson')
```

---

#### 优势比（OR）与风险比（RR）

**对于 2×2 列联表**：

|           | 结局 + | 结局 - |
|-----------|--------|--------|
| 暴露组    | a      | b      |
| 未暴露组  | c      | d      |

**优势比**：OR = (a/b) / (c/d) = ad / bc

**解释**：
- OR = 1：无关联
- OR > 1：正相关（优势增加）
- OR < 1：负相关（优势减少）
- OR = 2：优势为两倍
- OR = 0.5：优势为一半

**风险比**：RR = (a/(a+b)) / (c/(c+d))

**何时使用**：
- 队列研究：使用 RR（更易解释）
- 病例对照研究：使用 OR（RR 不可用）
- 逻辑回归：OR 为自然输出

**Python 计算**：
```python
import statsmodels.api as sm

# 从列联表计算
odds_ratio = (a * d) / (b * c)

# 置信区间
table = np.array([[a, b], [c, d]])
oddsratio, pvalue = stats.fisher_exact(table)

# 从逻辑回归计算
model = sm.Logit(y, X).fit()
odds_ratios = np.exp(model.params)  # 对系数取指数
ci = np.exp(model.conf_int())  # 对置信区间取指数
```

---

### 贝叶斯效应量

#### 贝叶斯因子（BF）

**衡量内容**：备择假设与零假设的证据之比

**解释**：
- BF₁₀ = 1：H₁ 和 H₀ 的证据相等
- BF₁₀ = 3：H₁ 的可能性是 H₀ 的 3 倍（中等证据）
- BF₁₀ = 10：H₁ 的可能性是 H₀ 的 10 倍（强证据）
- BF₁₀ = 100：H₁ 的可能性是 H₀ 的 100 倍（决定性证据）
- BF₁₀ = 0.33：H₀ 的可能性是 H₁ 的 3 倍
- BF₁₀ = 0.10：H₀ 的可能性是 H₁ 的 10 倍

**分类标准**（Jeffreys, 1961）：
- 1–3：轶事证据
- 3–10：中等证据
- 10–30：强证据
- 30–100：非常强的证据
- >100：决定性证据

**Python 计算**：
```python
import pingouin as pg

# Pingouin 0.5+：提供独立 t 检验的双侧 BF10；完整推断请使用 BayesFactor/JASP/PyMC
result = pg.ttest(group1, group2, correction=False)
bf10 = result['BF10'].values[0]
```

---

## 统计检验力分析

### 基本概念

**统计检验力**：当效应存在时检测到该效应的概率（1 - β）

**常规标准**：
- 检验力 = 0.80（检测到效应的概率为 80%）
- α = 0.05（I 类错误率为 5%）

**四个相互关联的参数**（已知 3 个，可求解第 4 个）：
1. 样本量（n）
2. 效应量（d、f 等）
3. 显著性水平（α）
4. 检验力（1 - β）

---

### 先验统计检验力分析（规划阶段）

**目的**：在研究前确定所需样本量

**步骤**：
1. 指定预期效应量（来自文献、预实验数据或最小有意义效应）
2. 设定 α 水平（通常为 0.05）
3. 设定期望检验力（通常为 0.80）
4. 计算所需 n

**Python 实现**：
```python
from statsmodels.stats.power import (
    tt_ind_solve_power,
    zt_ind_solve_power,
    FTestAnovaPower,
    NormalIndPower
)

# T 检验统计检验力分析
n_required = tt_ind_solve_power(
    effect_size=0.5,  # Cohen's d
    alpha=0.05,
    power=0.80,
    ratio=1.0,  # 组间样本量相等
    alternative='two-sided'
)

# ANOVA 统计检验力分析
anova_power = FTestAnovaPower()
n_per_group = anova_power.solve_power(
    effect_size=0.25,  # Cohen's f
    ngroups=3,
    alpha=0.05,
    power=0.80
)

# 相关分析统计检验力分析
from pingouin import power_corr
n_required = power_corr(r=0.30, power=0.80, alpha=0.05)
```

---

### 事后统计检验力分析（研究完成后）

**⚠️ 注意**：事后检验力存在争议，通常不推荐使用

**为何有问题**：
- 观测检验力是 p 值的直接函数
- 若 p > 0.05，检验力始终很低
- 不提供除 p 值之外的额外信息
- 可能具有误导性

**何时可能可以接受**：
- 为未来研究做研究规划
- 使用来自多项研究的效应量（而非仅自身研究）
- 明确目标是确定重复验证所需的样本量

**更好的替代方案**：
- 报告效应量的置信区间
- 进行敏感性分析
- 报告最小可检测效应量

---

### 敏感性分析

**目的**：根据给定的研究参数确定最小可检测效应量

**何时使用**：研究完成后，用于了解研究的能力

**Python 实现**：
```python
# 每组 n=50 时能检测到多大的效应量？
detectable_effect = tt_ind_solve_power(
    effect_size=None,  # 对此求解
    nobs1=50,
    alpha=0.05,
    power=0.80,
    ratio=1.0,
    alternative='two-sided'
)

print(f"每组 n=50 时，能检测到 d ≥ {detectable_effect:.2f} 的效应")
```

---

## 效应量的报告

### APA 格式指南

**T 检验示例**：
> "A 组（M = 75.2，SD = 8.5）的得分显著高于 B 组（M = 68.3，SD = 9.2），t(98) = 3.82，p < .001，d = 0.77，95% CI [0.36, 1.18]。"

**ANOVA 示例**：
> "处理条件对测试得分存在显著主效应，F(2, 87) = 8.45，p < .001，η²p = .16。使用 Tukey's HSD 的事后比较显示……"

**相关分析示例**：
> "学习时间与考试成绩之间存在中等程度的正相关，r(148) = .42，p < .001，95% CI [.27, .55]。"

**回归分析示例**：
> "回归模型显著预测了考试成绩，F(3, 146) = 45.2，p < .001，R² = .48。学习时间（β = .52，p < .001）和先前 GPA（β = .31，p < .001）是显著的预测变量。"

**贝叶斯示例**：
> "贝叶斯独立样本 t 检验为组间差异提供了强证据，BF₁₀ = 23.5，表明数据在 H₁ 下的可能性是 H₀ 下的 23.5 倍。"

---

## 效应量的常见误区

1. **不要只依赖参考基准**：上下文很重要；小的效应也可能有意义
2. **报告置信区间**：CI 显示了效应量估计的精度
3. **区分统计显著性与实际显著性**：大样本可使微小效应变得"显著"
4. **考虑成本效益**：如果干预措施成本低，即使小的效应也可能有价值
5. **多个结局指标**：效应量在不同结局间存在差异；报告所有指标
6. **不要选择性报告**：报告所有计划分析的效应量
7. **发表偏倚**：已发表的研究效应通常被高估

---

## 快速参考表

| 分析类型 | 效应量指标 | 小 | 中 | 大 |
|----------|------------|-------|--------|-------|
| T 检验 | Cohen's d | 0.20 | 0.50 | 0.80 |
| ANOVA | η², ω² | 0.01 | 0.06 | 0.14 |
| ANOVA | Cohen's f | 0.10 | 0.25 | 0.40 |
| 相关分析 | r, ρ | 0.10 | 0.30 | 0.50 |
| 回归分析 | R² | 0.02 | 0.13 | 0.26 |
| 回归分析 | f² | 0.02 | 0.15 | 0.35 |
| 卡方检验 | Cramér's V | 0.07 | 0.21 | 0.35 |
| 卡方检验（2×2） | φ | 0.10 | 0.30 | 0.50 |

---

## 参考文献

- Cohen, J. (1988). *Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences*（第 2 版）
- Lakens, D. (2013). Calculating and reporting effect sizes
- Ellis, P. D. (2010). *The Essential Guide to Effect Sizes*（《效应量必备指南》）