功效分析概论：两组差异研究_[美]E.C.赫德伯格?著;洪岩璧?译_9787543232785

统计功效是指假定零假设为假、备择假设为真的情况下，统计检验显著的概率，是研究设计的关键组成部分。本书为读者提供了阅读复杂的功效分析技术论文和材料所需的背景、示例和解释，是一本清晰易懂的指南，阐释了测试统计数据的组成部分及其抽样分布。作者通过干预组和控制组两组间的比较，概述了功效分析的核心要素和机制。

序

我很荣幸向大家介绍E.C.赫德伯格（E.C. Hedberg）的《功效分析概论：两组差异研究》一书。统计功效是指假定零假设为假、备择假设为真的情况下，统计检验显著的概率。这是研究设计的关键组成部分，需要由伦理委员会、出资机构和出版方进行审查和评估。伦理委员会希望了解该研究是否能充分证明对参与者的风险。出资机构同样关注该研究设计（包括统计功效）是否满足科学性目标的要求。此外，给定数据收集的成本，出资方也关注成本效益问题，尤其是样本量不能超过所需规模。后，期刊和其他学术出版机构也关注统计功效，因为这对稳健性、结果的信度和可复制性皆至关重要。

本书通过干预组和控制组两组间的比较介绍了统计功效，可作为研究生定量方法课程的补充学习材料。对于学生、教师和其他有志于学习统计功效的研究者而言，本书也颇有价值。本书包含的内容全面，提供了所有的相关信息，包括对主要统计分布、假设检验和错误类别的梳理。本书组织明晰、结构紧凑。

赫德伯格为读者打基础的策略是，先通过详细的简单案例传递要点，然后拓展到更复杂但简略的案例，为读者思考如何运用做准备。在介绍功效分析是什么、为什么需要、何时使用（第1章），并对主要的分布进行简明的回顾（第2章）之后，作者开始处理总体标准差已知时假设检验和功效分析中的议题（第3章），以及需要估计总体标准差时的相关议题（第4章）。接下来，作者讨论检验均衡设计情况下组间均值差异时包含协变量的情况（第5章）、二层聚合随机试验（第6章），以及二层多点随机试验（第7章）。功效分析实例使用主流的软件包（SPSS、Stata和R），完整的编码和输出可参见网上资源：study.sagepub.com/hedberg。

随后的两章转向功效分析的实践操作，这对实践研究者尤其有用。第8章梳理了进行功效分析所需的假定。赫德伯格对这一章进行了如下总结：虽然研究者永远无法确定地预测未来数据的参数……但臆测相关的假定或用传统观点进行臆测绝非好主意。赫德伯格为如何把前人研究用于功效分析假定提供了专门的指南，包括那些并非完全契合当下所用变量的前人的研究。第9章为如何以简洁完备的形式报告功效分析提出了建议。当研究者需要向伦理委员会、出资机构和同行评审期刊解释研究时，这是技能。本书结尾部分简述了一些更进阶的议题，并给出了相关文献，以便有兴趣的读者进一步学习。

如今，社会科学和行为科学对由行政记录、交易数据、网上活动、社交媒体互动以及GPS定位信息等大规模数据的兴趣与日俱增。当数据量非常大时，统计功效很少被关注（虽然也有其他的研究设计视角挑战这些结果的效度）。然而，即使在大数据时代，我们仍然需要小样本研究，对于这些研究而言，本书所提供的内容非常重要。我很享受阅读本书，希望你也会如此。

芭芭拉·恩特威斯尔

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