『壹』 趣味统计原理 | 02 玩转样本量,检验力与效应量之间的关系
荷兰心理统计联盟的推文中，作者分享了一堂关于统计学原理的课程，特别关注样本量、检验力和效应量之间的关系。作者将统计学比喻为一门技艺，强调理解和掌握基础原理的重要性，而不是仅作为工具使用。
课程开始时，作者以一个实例引入，提到一张G*power的图，这张图展示了在实验设计中，需要根据效应量、α水平和期望的统计检验力来计算所需样本量。作者分享了自己的经历，指出在不了解原理的情况下，仅依赖工具可能导致误解和困惑，像是生活中的“黑箱”操作。
故事中，河北石家庄一所高中实验班的数学成绩引发讨论。通过抽样分布的概念，作者解释了样本量如何影响抽样分布的形状，标准误的大小随样本量增加而减小。抽样分布的变窄，使得在增大样本量时，实验结果的显著性更易达成，但这并不意味着实际差异的增大。
文章继续探讨了效应量对样本量需求的影响，通过Cohen’s d的示例，说明效应量越大，所需样本量越小，反之亦然。作者鼓励读者理解这个动态过程，思考统计检验力（1-β）在其中的变化。
总结部分，作者列出课程要点，包括抽样分布的定义、标准误的理解、样本量对统计显著性的影响，以及效应量对样本量需求的影响，鼓励读者通过思考题深化理解。