Statistical Power Analysis with Missing Data pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Davey, Adam/ Savla, Jyoti

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2009-8

价格:$ 152.55

装帧:

isbn号码:9780805863697

丛书系列:

图书标签:

统计功效分析
缺失数据
统计学
研究方法
数据分析
心理测量学
实验设计
样本量
假设检验
统计建模

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具体描述

Statistical power analysis has revolutionized the ways in which we conduct and evaluate research. Similar developments in the statistical analysis of incomplete (missing) data are gaining more widespread applications. This volume brings statistical power and incomplete data together under a common framework, in a way that is readily accessible to those with only an introductory familiarity with structural equation modeling. It answers many practical questions such as: How missing data affects the statistical power in a study How much power is likely with different amounts and types of missing data How to increase the power of a design in the presence of missing data, and How to identify the most powerful design in the presence of missing data. Points of Reflection encourage readers to stop and test their understanding of the material. Try Me sections test one's ability to apply the material. Troubleshooting Tips help to prevent commonly encountered problems. Exercises reinforce content and Additional Readings provide sources for delving more deeply into selected topics. Numerous examples demonstrate the book's application to a variety of disciplines. Each issue is accompanied by its potential strengths and shortcomings and examples using a variety of software packages (SAS, SPSS, Stata, LISREL, AMOS, and MPlus). Syntax is provided using a single software program to promote continuity but in each case, parallel syntax using the other packages is presented in appendixes. Routines, data sets, syntax files, and links to student versions of software packages are found at www.psypress.com/davey. The worked examples in Part 2 also provide results from a wider set of estimated models. These tables, and accompanying syntax, can be used to estimate statistical power or required sample size for similar problems under a wide range of conditions. Class-tested at Temple, Virginia Tech, and Miami University of Ohio, this brief text is an ideal supplement for graduate courses in applied statistics, statistics II, intermediate or advanced statistics, experimental design, structural equation modeling, power analysis, and research methods taught in departments of psychology, human development, education, sociology, nursing, social work, gerontology and other social and health sciences. The book's applied approach will also appeal to researchers in these areas. Sections covering Fundamentals, Applications, and Extensions are designed to take readers from first steps to mastery.

《统计效力分析：洞察未见，预测决策》在科学研究的浩瀚星空中，每一次实验设计都是一次对未知世界的探索，而统计效力分析（Statistical Power Analysis）则是这场探索中最锐利的导航仪。它不仅是决定研究能否获得有意义结果的关键，更是优化资源配置、避免无效投入的智慧之选。本书《统计效力分析：洞察未见，预测决策》将带您深入理解并熟练运用这一强大的统计工具，让您的研究不再依赖运气，而是建立在坚实的概率基础之上。为何统计效力分析如此重要？想象一下，您投入了大量的时间、精力和金钱去进行一项具有潜在颠覆性意义的研究。然而，当结果出来时，却未能发现任何显著的统计学差异。您会因此断定您的研究假设是错误的吗？不一定！也许真正的问题在于，您的研究样本量不足，导致即使存在真实效应，也因为“统计效力不足”而未能被检测出来。这就如同用一根细线去捕捉一头奔跑的雄狮，即使雄狮确实存在，您也几乎不可能成功。统计效力分析正是为了解决这一核心问题。它能够在研究设计阶段，帮助研究者预估在既定的显著性水平（α）和效应量（effect size）下，检测到真实效应所需的样本量。反之，它也能在已确定的样本量和效应量下，计算出研究的统计效力，即在存在真实效应时，能够正确地检测出该效应的概率。本书将带您解锁统计效力分析的内在奥秘： 1. 理论基石，深入浅出：我们将从效力分析的基本概念出发，清晰阐释统计效力、第一类错误（α）、第二类错误（β）、显著性水平、效应量以及它们之间的相互关系。这些概念是理解一切后续分析的基础，我们将用最直观的方式呈现，确保您牢固掌握。 2. 多元方法，逐一击破：不同的研究设计和数据类型需要不同的统计效力分析方法。本书将系统介绍针对各种常见统计检验的效力分析技术，包括但不限于： t检验（t-tests）：无论是独立样本t检验、配对样本t检验，还是单样本t检验，您都将学会如何精确计算所需样本量或评估现有研究的效力。方差分析（ANOVA）：面对多组均数比较的复杂场景，本书将为您提供one-way ANOVA、two-way ANOVA等多种方差分析模型下的效力计算指南。相关与回归（Correlation and Regression）：探究变量间关系强度的研究，在确定样本量时同样需要效力分析的指导。我们将涵盖Pearson相关系数、Spearman秩相关，以及线性回归模型的效力计算。比例检验（Proportion Tests）：在分类数据研究中，如何精确设计样本量以检测出预期的比例差异，也将是本书的重点。卡方检验（Chi-Square Tests）：对于关联性分析，我们同样会详细讲解如何进行卡方检验的效力分析。 3. 效应量，研究的灵魂：效应量是衡量研究结果“重要性”或“实际意义”的指标，它独立于样本量，是进行效力分析的核心要素。本书将详细介绍各种效应量的计算方法和解释标准，如Cohen's d、r²、η²等，并指导您如何在文献回顾或先导研究中估算合理的效应量。 4. 实际操作，软件赋能：理论再完美，也需要工具来实现。本书将引导您使用当前主流的统计软件进行效力分析，例如： GPower：这款免费且功能强大的软件是效力分析的必备工具。我们将提供详细的操作步骤和案例演示，让您能够迅速上手。 R语言：作为统计分析的瑞士军刀，R语言提供了丰富的包（如`pwr`包）来执行效力分析。我们将展示如何在R中实现各种效力计算。 SAS、SPSS等：对于习惯使用其他统计软件的研究者，本书也会提及相应的实现途径。 5. 案例分析，学以致用：理论学习离不开实际应用。本书将包含大量来自不同学科领域（如心理学、医学、教育学、社会科学、工程学等）的真实研究案例。通过对这些案例的深入剖析，您将学会如何将统计效力分析的原理应用于具体的研究情境，解决实际问题。 6. 常见误区与高级议题：我们不仅会教授正确的方法，还会剖析研究者在实践中常犯的错误，如忽视效应量、混淆统计显著性与实际意义等，帮助您避免“踩坑”。此外，本书还将触及一些高级议题，例如多重比较下的效力控制，以及在复杂模型中进行效力分析的策略。本书的价值与目标读者：《统计效力分析：洞察未见，预测决策》是为所有希望提升研究质量、优化资源投入的研究者、学生和统计从业人员量身打造的。无论您是初次接触统计效力分析，还是希望深化理解和掌握更复杂的技术，本书都将是您不可多得的宝藏。研究生和博士生：在撰写学位论文时，准确的样本量计算是保证研究可行性和结果可信度的关键。科研人员和学者：在申请科研基金、设计新项目时，合理的效力分析能够证明研究的科学性和潜在价值，提高立项成功率。统计咨询师和数据分析师：为客户提供严谨的统计咨询，离不开对研究效力的深刻理解。任何对数据驱动决策感兴趣的读者：即使您并非统计专业出身，本书的清晰讲解也能帮助您理解统计决策背后的逻辑。选择《统计效力分析：洞察未见，预测决策》，您将获得：更清晰的研究设计：在研究启动前，您就能知道需要多少样本才能有力地回答您的研究问题。更具说服力的研究结果：您的研究结论将不再是“未能证明”，而是“在充分的证据下未能找到”，这之间的区别至关重要。更高效的资源利用：避免因样本量不足导致的研究失败，或因样本量过大造成的资源浪费。更强的学术信誉：严谨的统计效力分析是高质量研究的标志。更准确的决策支持：无论是在科学研究还是商业决策中，基于统计效力的判断都将更加可靠。未来已来，科学研究的严谨性将不再是奢侈品，而是必备品。《统计效力分析：洞察未见，预测决策》将是您通往更科学、更高效、更具洞察力的研究之路上的忠实伙伴。让我们一同揭开统计效力分析的神秘面纱，让您的每一次探索都充满力量，每一次决策都精准无误。