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| 編輯推薦： |
主要特点
· 运用统计表达式的示例帮助读者理解复杂公式
· 通过演示设立好的研究假设，探讨功效分析文献的使用方法
· 介绍功效分析中必需的关键点，提供功效分析报告写作实例
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| 內容簡介： |
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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。
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| 關於作者： |
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E.C.赫德伯格，芝加哥大学国家民意研究中心（NORC）高级数据科学家。主要研究方向为混合模型、回归分析、社会网络分析、教育学等。
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| 目錄：
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序
前言
致谢
第1章 什么是功效分析？为何以及何时使用？
第1节 什么是统计功效？
第2节 为什么做研究设计时需要考虑功效？
第3节 何时应当进行功效分析？
第4节 显著性和效应
第5节 进行功效分析前需要了解什么？
第6节 本书结构
第7节 小结
第2章 统计分布
第1节 正态分布的随机变量
第2节 卡方（χ2）分布
第3节 t分布
第4节 F分布
第5节 从F到t
第6节 小结
第3章 总体标准差已知的情况下，假设检验和功效分析的一般性议题：以两组均值为例
第1节 总体标准差已知，均值差异服从正态分布的随机变量
第2节 总体标准差已知，两组均值差异的假设检验
第3节 总体标准差已知的情况下，两组均值差异检验的功效分析
第4节 无标尺参数
第5节 均衡还是非均衡？
第6节 功效分析的类型
第7节 功效表
第8节 小结
第4章 总体标准差未知、需要估计的情况下，来自简单随机样本的两组差异
第1节 数据产生过程
第2节 检验样本组间均值差异
第3节 无协变量样本的功效分析
第4节 小结
第5章 在均衡设计的简单组均值差异检验中引入协变量
第1节 实例分析
第2节 均衡样本中运用协变量的检验
第3节 协变量与干预指示变量相关情况下的功效分析
第4节 协变量与干预指示变量不相关情况下的功效分析
第5节 小结
第6章 多层模型I：二层聚类随机试验中的组均值差异检验
第1节 实例数据
第2节 以方差分析来理解单层检验
第3节 聚类随机试验的多层混合模型
第4节 聚类随机试验的功效参数
第5节 聚类随机试验的实例分析
第6节 聚类随机试验的功效分析
第7节 小结
第7章 多层模型II：二层多点随机试验中的组均值差异检验
第1节 多点随机试验的功效参数
第2节 多点随机试验的实例分析
第3节 多点随机试验的功效分析
第4节 小结
第8章 合理的假定
第1节 功效分析是一种观点
第2节 利用文献形成合理假定的策略
第3节 小结
第9章 功效的报告
第1节 包含的内容
第2节 实例
第3节 小结
第10章 结论、拓展阅读和回归
第1节 比较两个组别的个案研究
第2节 拓展阅读
第3节 观测数据回归分析
第4节 小结
附录
注释
参考文献
译名对照表
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| 內容試閱：
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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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