解释 单因子方差分析的功效和样本数量 的主要结果

Minitab 使用您为两个功效函数变量输入的值，计算检验的差值、样本数量或功效。

最大差值

如果您输入了样本数量和功效，Minitab 将计算可用足够大的功效检测到的最小差值。此差值是被检验总体的最小均值与最大均值之间的差异。例如，如果研究人员想要检验四种不同油漆配方的硬度，则最大差值 4 表示该检验可以使用足够大的功效，在最软配方和最硬配方之间检测到的差值至少为 4。

样本数量越大，检验能够检测到的差值越小。您希望检测对于您的应用有实际意义的最小差值。

样本数量

如果您输入功效和最大差值，Minitab 将计算样本必须为多大。样本数量指每个组中的观测值个数。因为样本数量是整数，所以检验的实际功效可能比指定的功效值稍大。

样本数量越大，检验功效也会越高。您希望样本中有足够的观测值以达到足够的功效。但是，您不希望样本数量过大，让您在不必要的抽样上浪费时间和金钱或者检测在统计意义上显著但不重要的差值。

功效

如果您输入了最大差值和样本数量，Minitab 将计算检验的功效。功效值 0.9 通常被认为已足够。如果值为 0.9，则表示当总体中确实存在至少两个均值的差值时，检测到该差值的概率为 90%。如果检验的功效较低，您可能无法检测到差值并错误地得出不存在任何差值的结论。通常情况下，样本数量越少或差值越小时，检验检测到差值的功效就越低。

使用功效曲线可以为您的检验评估合适的样本数量或功效。

功效曲线表示当样本数量、显著性水平、标准差和水平数保持恒定时，每个功效与最大差值（最小均值与最大均值之间的差值）组合。功效曲线上的每个符号都表示一个基于您为这两个属性所输入值的计算值。例如，如果您输入一个样本数量和一个最大差值，Minitab 会计算相应的功效并将计算值显示在图形上。

检查曲线上的值，确定该检验可以在特定功效和样本数量处检测到的最大差值。通常认为功效值为 0.9 足矣。但是，有些从业者认为功效值为 0.8 足矣。如果单因子方差分析的功效较低，则可能无法在最小均值和最大均值之间检测到实际上存在的差值。

要检测的差值越大，检测它所需的功效将越大。您希望检测具有实际意义的最小差值。如果增加样本数量，检验功效也会提高。您希望样本中有足够的观测值以达到足够的功效。但是，您不希望样本数量过大，让您在不必要的抽样上浪费时间和金钱或者检测在统计意义上显著但不重要的差值。