在进行生物统计学研究时，统计检验的选择对于确定可靠结果所需的功效和样本量起着至关重要的作用。不同的统计测试会对研究结果的准确性和可靠性产生不同的影响。了解不同的测试如何影响功效和样本量计算对于进行稳健且有意义的研究至关重要。
生物统计学中统计测试选择的重要性
生物统计学是医学和健康研究的重要领域，旨在分析和解释数据以得出有意义的结论。统计检验的选择取决于数据的性质、研究问题和基本假设。不同的统计检验旨在评估特定的假设和数据分布，因此为给定的研究选择最合适的检验至关重要。
对功效和样本量计算的影响
统计检验的威力是指它检测真实效果（如果存在）的能力。它受到样本大小、效应大小和显着性水平等因素的影响。另一方面，样本量是研究中包含的观察或受试者的数量。统计检验的选择和功效/样本量计算之间的关系在于不同的检验可能需要不同的样本量才能达到所需的统计功效水平。
参数检验与非参数检验
参数检验（例如 t 检验和方差分析）假设数据遵循特定分布（通常是正态分布）。非参数检验（例如 Mann-Whitney U 检验和 Kruskal-Wallis 检验）不会对数据的分布做出任何假设。参数检验和非参数检验之间的选择会显着影响功效和样本量的计算。与非参数检验相比，参数检验通常具有更高的功效，尤其是在满足假设的情况下。
效应大小的影响
效应大小是统计研究中变量之间关系强度的度量。统计检验的选择会影响计算出的效应大小，从而影响所需的功效和样本量。一些统计测试可能对小效应量更敏感，而其他统计测试可能需要更大的效应量才能达到相同水平的功效。
不同测试的样本量确定
对于给定的功效和显着性水平，统计检验的选择可能会影响所需的样本量。假设数据满足基本假设，与非参数检验相比，参数检验通常需要较小的样本量才能达到相同的功效。了解测试选择和样本量确定之间的关系对于有效的研究设计和资源分配至关重要。
生物统计学家的注意事项
生物统计学家和研究人员在设计研究时必须仔细考虑统计检验选择对功效和样本量计算的影响。对适当的统计测试做出明智的决定并了解其对功效和样本量确定的影响对于产生可靠和有效的研究结果至关重要。
结论
生物统计学中统计检验的选择对功效和样本量计算具有深远的影响。通过了解不同的测试如何影响研究结果的准确性和可靠性，生物统计学家可以做出明智的决定，从而增强研究的稳健性。测试的假设、效应大小和所需的功效水平等考虑因素在确定给定研究问题的最合适的统计测试方面都发挥着关键作用。