Statistical Power Analysis with Missing Data pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:

作者:Davey, Adam/ Savla, Jyoti

出品人:

頁數:384

译者:

出版時間:2009-8

價格:$ 152.55

裝幀:

isbn號碼:9780805863697

叢書系列:

圖書標籤:

統計功效分析
缺失數據
統計學
研究方法
數據分析
心理測量學
實驗設計
樣本量
假設檢驗
統計建模

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具體描述

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.

《統計效力分析：洞察未見，預測決策》在科學研究的浩瀚星空中，每一次實驗設計都是一次對未知世界的探索，而統計效力分析（Statistical Power Analysis）則是這場探索中最銳利的導航儀。它不僅是決定研究能否獲得有意義結果的關鍵，更是優化資源配置、避免無效投入的智慧之選。本書《統計效力分析：洞察未見，預測決策》將帶您深入理解並熟練運用這一強大的統計工具，讓您的研究不再依賴運氣，而是建立在堅實的概率基礎之上。為何統計效力分析如此重要？想象一下，您投入瞭大量的時間、精力和金錢去進行一項具有潛在顛覆性意義的研究。然而，當結果齣來時，卻未能發現任何顯著的統計學差異。您會因此斷定您的研究假設是錯誤的嗎？不一定！也許真正的問題在於，您的研究樣本量不足，導緻即使存在真實效應，也因為“統計效力不足”而未能被檢測齣來。這就如同用一根細綫去捕捉一頭奔跑的雄獅，即使雄獅確實存在，您也幾乎不可能成功。統計效力分析正是為瞭解決這一核心問題。它能夠在研究設計階段，幫助研究者預估在既定的顯著性水平（α）和效應量（effect size）下，檢測到真實效應所需的樣本量。反之，它也能在已確定的樣本量和效應量下，計算齣研究的統計效力，即在存在真實效應時，能夠正確地檢測齣該效應的概率。本書將帶您解鎖統計效力分析的內在奧秘： 1. 理論基石，深入淺齣：我們將從效力分析的基本概念齣發，清晰闡釋統計效力、第一類錯誤（α）、第二類錯誤（β）、顯著性水平、效應量以及它們之間的相互關係。這些概念是理解一切後續分析的基礎，我們將用最直觀的方式呈現，確保您牢固掌握。 2. 多元方法，逐一擊破：不同的研究設計和數據類型需要不同的統計效力分析方法。本書將係統介紹針對各種常見統計檢驗的效力分析技術，包括但不限於： t檢驗（t-tests）：無論是獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗，還是單樣本t檢驗，您都將學會如何精確計算所需樣本量或評估現有研究的效力。方差分析（ANOVA）：麵對多組均數比較的復雜場景，本書將為您提供one-way ANOVA、two-way ANOVA等多種方差分析模型下的效力計算指南。相關與迴歸（Correlation and Regression）：探究變量間關係強度的研究，在確定樣本量時同樣需要效力分析的指導。我們將涵蓋Pearson相關係數、Spearman秩相關，以及綫性迴歸模型的效力計算。比例檢驗（Proportion Tests）：在分類數據研究中，如何精確設計樣本量以檢測齣預期的比例差異，也將是本書的重點。卡方檢驗（Chi-Square Tests）：對於關聯性分析，我們同樣會詳細講解如何進行卡方檢驗的效力分析。 3. 效應量，研究的靈魂：效應量是衡量研究結果“重要性”或“實際意義”的指標，它獨立於樣本量，是進行效力分析的核心要素。本書將詳細介紹各種效應量的計算方法和解釋標準，如Cohen's d、r²、η²等，並指導您如何在文獻迴顧或先導研究中估算閤理的效應量。 4. 實際操作，軟件賦能：理論再完美，也需要工具來實現。本書將引導您使用當前主流的統計軟件進行效力分析，例如： GPower：這款免費且功能強大的軟件是效力分析的必備工具。我們將提供詳細的操作步驟和案例演示，讓您能夠迅速上手。 R語言：作為統計分析的瑞士軍刀，R語言提供瞭豐富的包（如`pwr`包）來執行效力分析。我們將展示如何在R中實現各種效力計算。 SAS、SPSS等：對於習慣使用其他統計軟件的研究者，本書也會提及相應的實現途徑。 5. 案例分析，學以緻用：理論學習離不開實際應用。本書將包含大量來自不同學科領域（如心理學、醫學、教育學、社會科學、工程學等）的真實研究案例。通過對這些案例的深入剖析，您將學會如何將統計效力分析的原理應用於具體的研究情境，解決實際問題。 6. 常見誤區與高級議題：我們不僅會教授正確的方法，還會剖析研究者在實踐中常犯的錯誤，如忽視效應量、混淆統計顯著性與實際意義等，幫助您避免“踩坑”。此外，本書還將觸及一些高級議題，例如多重比較下的效力控製，以及在復雜模型中進行效力分析的策略。本書的價值與目標讀者：《統計效力分析：洞察未見，預測決策》是為所有希望提升研究質量、優化資源投入的研究者、學生和統計從業人員量身打造的。無論您是初次接觸統計效力分析，還是希望深化理解和掌握更復雜的技術，本書都將是您不可多得的寶藏。研究生和博士生：在撰寫學位論文時，準確的樣本量計算是保證研究可行性和結果可信度的關鍵。科研人員和學者：在申請科研基金、設計新項目時，閤理的效力分析能夠證明研究的科學性和潛在價值，提高立項成功率。統計谘詢師和數據分析師：為客戶提供嚴謹的統計谘詢，離不開對研究效力的深刻理解。任何對數據驅動決策感興趣的讀者：即使您並非統計專業齣身，本書的清晰講解也能幫助您理解統計決策背後的邏輯。選擇《統計效力分析：洞察未見，預測決策》，您將獲得：更清晰的研究設計：在研究啓動前，您就能知道需要多少樣本纔能有力地迴答您的研究問題。更具說服力的研究結果：您的研究結論將不再是“未能證明”，而是“在充分的證據下未能找到”，這之間的區彆至關重要。更高效的資源利用：避免因樣本量不足導緻的研究失敗，或因樣本量過大造成的資源浪費。更強的學術信譽：嚴謹的統計效力分析是高質量研究的標誌。更準確的決策支持：無論是在科學研究還是商業決策中，基於統計效力的判斷都將更加可靠。未來已來，科學研究的嚴謹性將不再是奢侈品，而是必備品。《統計效力分析：洞察未見，預測決策》將是您通往更科學、更高效、更具洞察力的研究之路上的忠實夥伴。讓我們一同揭開統計效力分析的神秘麵紗，讓您的每一次探索都充滿力量，每一次決策都精準無誤。