定义
统计功效（power, 1−β）是指当效应真实存在时，检验能正确把它检出（拒绝原假设）的概率。研究设计阶段一般希望功效不低于 0.8。
关键要点
- 功效越高，越不容易漏掉真实存在的效应（Ⅱ 类错误越小）
- 提高功效的途径：增大样本量、增大真实效应量、放宽 α（会抬高 Ⅰ 类错误）
- 功效分析需要在研究前进行，用预期的效应量而非事后结果
- 功效不足会让「不显著」变得难以解释
一个可以复述的例子
例子
功效 0.8 意味着：若差异确实存在，大约 80% 的重复研究能得到显著结果；剩下约 20% 会因抽样波动而漏判。