赵礼 王晖

    摘?要?影响统计检验力的因素包括研究设计因素、研究工具因素和统计学因素。统计检验力分析是实验设计中非常重要的一部分：先验统计检验力分析可以帮助研究者在实验开始之前确定样本量以节约人力物力;后验统计检验力分析可以在研究完成之后帮助研究者审视研究效力，为后续研究提供帮助。当研究问题或实验设计较为复杂时，可借助Optimal Design设计多阶层统计检验力分析。建议在本科及研究生阶段重视统计检验力分析的教学，在科研中注重统计检验力分析的应用，以优化实验设计并增加研究结果的可靠性。

    关键词?统计检验力; 多层分析; 效应量; 假设检验; Optimal Design

    分类号?B841.2

    DOI： 10.16842/j.cnki.issn2095-5588.2019.05.002

    统计检验力(power)是指能正确拒绝错误的零假设(null hypothesis)的概率，是经典统计决策理论和假设检验模式中不可缺少的一部分。近年来，统计检验力分析越来越受到重视，很多学术期刊已经明确要求研究者在论文中提供统计检验力相关内容。但在目前国内的心理学教学与研究过程中，统计检验力分析仍未得到充分的重视。本文着重探讨了统计检验力影响因素和基本分析流程，并且讨论了统计检验力分析中可能遇到的实际问题，并借助Optimal Design来展示如何设计多阶层统计检验力分析，可为当下心理学教学与研究中统计检验力分析与应用提供参考。

    1?统计检验力的影响因素

    影响统计检验力的因素有很多，主要包括研究设计因素、研究工具因素和统计学因素。

    第一，研究设计因素。例如，问卷设计中存在的雷区不只会对研究数据产生影响，也会影响统计检验力。在用词与表述上，研究者不应使用复杂难懂、过于专业的词汇。研究问题不应对被试造成引导性影响 ......