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統計顯著性：樣本大小和統計檢定力
賴國明
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統計學上的顯著性：樣本數量及統計能力 - 為了理解我們周圍的世界，研究人員正式地使用科學方法來分辨所懷疑的真理與謬誤。認知神經科學旨在理解基因、神經和行為系統如何支持生物體感知、互動、導航及思考周圍的世界的能力。
這意味著認知神經科學設計實驗並在所有分析層次上收集數據。全球的研究計劃正在測試假設或假設，以進一步了解自然世界的目的，這些實驗通常會探測可能會或不會影響結果的特定因素，同時最小化諸如環境、性取向、種族或社會經濟地位等額外因素的影響。
場景一：多巴胺釋放研究
在認知神經科學中，多巴胺通常被認為是一種“使人感覺良好”的化合物。其在伏隔核 (NuAc) 的釋放是由使我們有動機去行動的行為或事情觸發的。這些可能包括：
吃美味的食物
與親人相處的時光
性行為
糖分
假設我們想知道在NuAc的高峰多巴胺水平是否發生在接觸受歡迎或熟悉的視覺刺激之前、過程中或之後。我們可以使用來自Amatya Johanna Mackintosh 的研究中採用的 EEG 實驗設計。我們可以假設多巴胺釋放在接觸熟悉或期望的視覺刺激期間發生並在之後略微達到頂峰。
現在，最關鍵的是，我們從哪裡獲得測試受試者？
在實驗情境中，“群體”指的是被研究的更大、總體集合群體。不切實際而且不太可能你的實驗室能夠設計出一種技術來招募並收集數十萬或百萬人的多巴胺釋放數據。
因此，我們將嘗試從一個更小、具代表性的群體或樣本中收集數據來理解群體。要做到這一點，我們需要回答兩個主要問題。
我們的樣本需要包括多少人？
這與實際意義和統計能力有什麼關係？
讓我們在下面詳細介紹。
統計能力與真實效應
統計能力被定義為測試在真實存在的情況下檢測到統計顯著差異的概率。它也被稱為真實效應。
真實效應是實驗設計的基石。 Cohen 的 1988 年報告 因其對科學方法的貢獻而著名，認為一項研究應設計為在80%的概率下檢測到真實效應。這80%代表了一個高能力（HP）的測試設計，而任何接近20%的值則是一個低能力（LP）的測試設計。
Cohen 建議研究應始終將II型錯誤(偽陰性)的概率降低到20%以下。他也使用這些相同的指導範圍來區分錯過的發現，即當研究人員不準確地報告無顯著效應時，而實際上差異確實存在。
為什麼統計能力很重要？
想像這種情況。如果在100個不同的研究中存在80%能力的真實效應，統計測試將在這100個研究中檢測到80個真實效應。然而，當研究的研究能力為20%時，如果結果中有100個真正的非零效應，這些研究預期只會發現其中的 20個。
神經科學研究中的統計能力缺陷
不足為奇，由於神經科學研究資源密集型的性質，該領域的中位數統計能力約為21%，平均範圍為8%至31%。神經科學研究中的低統計能力：
對於發現的可複製性提出質疑。
導致誇大的效應大小。
減少統計顯著結果準確反映真實效應的可能性。
因此，當前的神經科學研究因為這些數值遠低於 Cohen 的理論閾值而被困在統計能力問題上。
建立一個具代表性的樣本群體
場景一的目標：通過包容性和大規模抽樣避免抽樣錯誤和I型和II型錯誤。
如果我們希望實驗在實際上具有顯著效果，我們的樣本集中需要包括多少人類腦部掃描？實際意義指的是實驗結果是否應用於現實世界。
神經科學家的實驗確定效果（統計能力）的能力與樣本大小有關。繼續場景1的參數，目標仍然是收集足夠的數據，以便我們可以統計評估在顯示具有情感衝擊力的視覺刺激後是否存在多巴胺釋放的真實效應。我們還需要建立納入樣本的標準，以最小化抽樣錯誤的可能性。
如何避免抽樣錯誤
在繼續之前，有兩個重要的術語需要了解。
抽樣錯誤： 在抽樣中，始終有可能選擇的個體的數據不代表整個群體。
統計顯著性： 統計顯著性意味著我們的數據和觀察到的效應可能是真實效應。在大多數生物醫學科學中，統計顯著性是通過.05的顯著水平或p值來確立的。本質上，這意味著科學家們對他們實驗中觀察到的效應有95%的信心。
考慮如果數據顯示一種關係（例如，多巴胺釋放）。有5%的可能性，這一效應是由機會引起的，與變量（視覺刺激）無關。這將是一種I型錯誤。或者，存在5%的可能性，我們收集的數據可能顯示多巴胺釋放與視覺刺激之間不存在關係，而實際上存在真實效應 - 偽陰性或II型錯誤。
謹慎地建立納入標準更具影響力，因為樣本大小超過某一點後會出現邊際收益遞減。
我們希望收集能夠代表所有人類的數據，並希望我們的結論既在實際上具有顯著性，也在統計上具有顯著性。為了成功設計我們的樣本集，必須考慮並避免抽樣錯誤、I型錯誤（偽陽性）或II型錯誤（偽陰性）。
我們的實驗正在測試以下假設：
虛無假設 - NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間無關。
假說 - NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間存在關係，並且在看到視覺刺激後多巴胺釋放達到頂峰。
NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間存在一種關係。當數據在統計上不顯著時
我們的假說被否決。
沒有發現真實效應或差異。
我們觀察到的效應可能只是由機會造成。
了解群體？
實驗設計中的實際限制。
在神經科學研究中，正式的納入標準通常嘗試隨機化和/或均衡化跨群體納入的可能性，以避免抽樣錯誤。我們需要避免僅僅因為收集數據方便或最容易而選擇個體，因為這是產生抽樣錯誤的處方。
生成樣本集的最佳方法是使用納入標準隨機均衡化整個群體選擇的機會。例如，使用人口普查數據，我們可以獲取俄亥俄州每個縣中隨機選擇的50名個人聯繫資訊。這將最小化選擇偏見，因為姓名將均等隨機地從所有地理區域中選擇。
建立實驗設計、增加樣本規模以及完全實現無偏隨機和均等應用的納入標準可能會迅速面臨實際限制。這是從學術練習到全面研究型大學的科學研究中的一個問題。通常，預算和時間限制是首先被迫妥協的。在所有層面的這些問題，從學術演習到建立研究型大學，通常預算和時間限制會是首先被迫妥協的。集體地來看，有關統計顯著性問題仍然是活躍的研究領域。
什麼是真實的效應大小？
由於神經科學研究的統計能力較低，我們往往會高估真實的效應大小，導致許多研究的重複性低。此外，神經科學研究的固有複雜性使得統計能力變得至關重要。
該領域可以採取的一種方法是通過增加樣本規模來提升研究的能力。這增加了檢測真實效應的概率。選擇適當的樣本規模對於設計研究至關重要，這樣的研究可以：
進行實用的發現。
推動我們對大腦中無數過程的理解。
開發有效的治療方法。
克服當代神經科學研究中的挑戰：EmotivLAB平台
神經科學研究的實驗設計應當努力建立更大的樣本群體規模和更好的納入標準，以實現可靠的統計顯著性。借助於如EmotivLAB這樣的眾包平台，研究人員可以接觸到更為多元化、更具代表性的受試群體，以改進樣本規模和包括所有人口的包容性，從而對於研究小組而言，額外的後勤努力最小化。
現代神經科學研究會因有限的可用資源招募到多元群體作為實驗樣本集而易犯采樣錯誤。“WEIRD群體”概念描述了這一問題。大多數大學的研究僅限於小規模預算，實驗對象普遍是來自西方、受過良好教育並具有工業化、富裕和民主背景的人群。然而，像EmotivLAB的EEG平台這樣的遠程數據採集設備允許研究人員超越大學校園招募更能反映人口樣本群體。
EmotivLAB平台及其遠程EEG設備不僅幫助研究人員增加了實驗樣本群體的多樣性，也調和了實驗樣本群體總規模和地理到達目標人群的問題。
EmotivLAB平台使研究人員擺脫了當前的限制，讓他們專注於設計實驗和分析結果。我們的平台將實驗與受試者群體中最合適的個體相匹配。無需花時間招募參與者、協調和安排他們以及進行實驗室數據收集。只需在在線平台中指定所需的人口統計數據，EmotivLAB就會將實驗提供給最符合所需參數的貢獻者。參與者可以在自家中使用他們自己的設備進行實驗。他們對耳機的熟悉度消除了研究人員需要提供使用說明的需求。
此外，EmotivLAB平台提供自動化的EEG記錄數據質量控制和評估。大量低質量的數據不足以幫助克服實驗設計中的採樣或統計錯誤。然而，擁有更多高質量數據確實能夠提供一種解決方案，幫助避免出現以下錯誤：
採樣
群體
統計顯著性
想了解更多有關EmotivLAB平台如何助力您的研究嗎？
EmotivLABS讓您可以構建實驗、以安全可靠的方式部署實驗、從全球驗證的一群參加者中招募，並從一個平台收集高質量的EEG數據。點擊這裡了解更多或請求演示。
統計學上的顯著性：樣本數量及統計能力 - 為了理解我們周圍的世界，研究人員正式地使用科學方法來分辨所懷疑的真理與謬誤。認知神經科學旨在理解基因、神經和行為系統如何支持生物體感知、互動、導航及思考周圍的世界的能力。
這意味著認知神經科學設計實驗並在所有分析層次上收集數據。全球的研究計劃正在測試假設或假設，以進一步了解自然世界的目的，這些實驗通常會探測可能會或不會影響結果的特定因素，同時最小化諸如環境、性取向、種族或社會經濟地位等額外因素的影響。
場景一：多巴胺釋放研究
在認知神經科學中，多巴胺通常被認為是一種“使人感覺良好”的化合物。其在伏隔核 (NuAc) 的釋放是由使我們有動機去行動的行為或事情觸發的。這些可能包括：
吃美味的食物
與親人相處的時光
性行為
糖分
假設我們想知道在NuAc的高峰多巴胺水平是否發生在接觸受歡迎或熟悉的視覺刺激之前、過程中或之後。我們可以使用來自Amatya Johanna Mackintosh 的研究中採用的 EEG 實驗設計。我們可以假設多巴胺釋放在接觸熟悉或期望的視覺刺激期間發生並在之後略微達到頂峰。
現在，最關鍵的是，我們從哪裡獲得測試受試者？
在實驗情境中，“群體”指的是被研究的更大、總體集合群體。不切實際而且不太可能你的實驗室能夠設計出一種技術來招募並收集數十萬或百萬人的多巴胺釋放數據。
因此，我們將嘗試從一個更小、具代表性的群體或樣本中收集數據來理解群體。要做到這一點，我們需要回答兩個主要問題。
我們的樣本需要包括多少人？
這與實際意義和統計能力有什麼關係？
讓我們在下面詳細介紹。
統計能力與真實效應
統計能力被定義為測試在真實存在的情況下檢測到統計顯著差異的概率。它也被稱為真實效應。
真實效應是實驗設計的基石。 Cohen 的 1988 年報告 因其對科學方法的貢獻而著名，認為一項研究應設計為在80%的概率下檢測到真實效應。這80%代表了一個高能力（HP）的測試設計，而任何接近20%的值則是一個低能力（LP）的測試設計。
Cohen 建議研究應始終將II型錯誤(偽陰性)的概率降低到20%以下。他也使用這些相同的指導範圍來區分錯過的發現，即當研究人員不準確地報告無顯著效應時，而實際上差異確實存在。
為什麼統計能力很重要？
想像這種情況。如果在100個不同的研究中存在80%能力的真實效應，統計測試將在這100個研究中檢測到80個真實效應。然而，當研究的研究能力為20%時，如果結果中有100個真正的非零效應，這些研究預期只會發現其中的 20個。
神經科學研究中的統計能力缺陷
不足為奇，由於神經科學研究資源密集型的性質，該領域的中位數統計能力約為21%，平均範圍為8%至31%。神經科學研究中的低統計能力：
對於發現的可複製性提出質疑。
導致誇大的效應大小。
減少統計顯著結果準確反映真實效應的可能性。
因此，當前的神經科學研究因為這些數值遠低於 Cohen 的理論閾值而被困在統計能力問題上。
建立一個具代表性的樣本群體
場景一的目標：通過包容性和大規模抽樣避免抽樣錯誤和I型和II型錯誤。
如果我們希望實驗在實際上具有顯著效果，我們的樣本集中需要包括多少人類腦部掃描？實際意義指的是實驗結果是否應用於現實世界。
神經科學家的實驗確定效果（統計能力）的能力與樣本大小有關。繼續場景1的參數，目標仍然是收集足夠的數據，以便我們可以統計評估在顯示具有情感衝擊力的視覺刺激後是否存在多巴胺釋放的真實效應。我們還需要建立納入樣本的標準，以最小化抽樣錯誤的可能性。
如何避免抽樣錯誤
在繼續之前，有兩個重要的術語需要了解。
抽樣錯誤： 在抽樣中，始終有可能選擇的個體的數據不代表整個群體。
統計顯著性： 統計顯著性意味著我們的數據和觀察到的效應可能是真實效應。在大多數生物醫學科學中，統計顯著性是通過.05的顯著水平或p值來確立的。本質上，這意味著科學家們對他們實驗中觀察到的效應有95%的信心。
考慮如果數據顯示一種關係（例如，多巴胺釋放）。有5%的可能性，這一效應是由機會引起的，與變量（視覺刺激）無關。這將是一種I型錯誤。或者，存在5%的可能性，我們收集的數據可能顯示多巴胺釋放與視覺刺激之間不存在關係，而實際上存在真實效應 - 偽陰性或II型錯誤。
謹慎地建立納入標準更具影響力，因為樣本大小超過某一點後會出現邊際收益遞減。
我們希望收集能夠代表所有人類的數據，並希望我們的結論既在實際上具有顯著性，也在統計上具有顯著性。為了成功設計我們的樣本集，必須考慮並避免抽樣錯誤、I型錯誤（偽陽性）或II型錯誤（偽陰性）。
我們的實驗正在測試以下假設：
虛無假設 - NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間無關。
假說 - NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間存在關係，並且在看到視覺刺激後多巴胺釋放達到頂峰。
NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間存在一種關係。當數據在統計上不顯著時
我們的假說被否決。
沒有發現真實效應或差異。
我們觀察到的效應可能只是由機會造成。
了解群體？
實驗設計中的實際限制。
在神經科學研究中，正式的納入標準通常嘗試隨機化和/或均衡化跨群體納入的可能性，以避免抽樣錯誤。我們需要避免僅僅因為收集數據方便或最容易而選擇個體，因為這是產生抽樣錯誤的處方。
生成樣本集的最佳方法是使用納入標準隨機均衡化整個群體選擇的機會。例如，使用人口普查數據，我們可以獲取俄亥俄州每個縣中隨機選擇的50名個人聯繫資訊。這將最小化選擇偏見，因為姓名將均等隨機地從所有地理區域中選擇。
建立實驗設計、增加樣本規模以及完全實現無偏隨機和均等應用的納入標準可能會迅速面臨實際限制。這是從學術練習到全面研究型大學的科學研究中的一個問題。通常，預算和時間限制是首先被迫妥協的。在所有層面的這些問題，從學術演習到建立研究型大學，通常預算和時間限制會是首先被迫妥協的。集體地來看，有關統計顯著性問題仍然是活躍的研究領域。
什麼是真實的效應大小？
由於神經科學研究的統計能力較低，我們往往會高估真實的效應大小，導致許多研究的重複性低。此外，神經科學研究的固有複雜性使得統計能力變得至關重要。
該領域可以採取的一種方法是通過增加樣本規模來提升研究的能力。這增加了檢測真實效應的概率。選擇適當的樣本規模對於設計研究至關重要，這樣的研究可以：
進行實用的發現。
推動我們對大腦中無數過程的理解。
開發有效的治療方法。
克服當代神經科學研究中的挑戰：EmotivLAB平台
神經科學研究的實驗設計應當努力建立更大的樣本群體規模和更好的納入標準，以實現可靠的統計顯著性。借助於如EmotivLAB這樣的眾包平台，研究人員可以接觸到更為多元化、更具代表性的受試群體，以改進樣本規模和包括所有人口的包容性，從而對於研究小組而言，額外的後勤努力最小化。
現代神經科學研究會因有限的可用資源招募到多元群體作為實驗樣本集而易犯采樣錯誤。“WEIRD群體”概念描述了這一問題。大多數大學的研究僅限於小規模預算，實驗對象普遍是來自西方、受過良好教育並具有工業化、富裕和民主背景的人群。然而，像EmotivLAB的EEG平台這樣的遠程數據採集設備允許研究人員超越大學校園招募更能反映人口樣本群體。
EmotivLAB平台及其遠程EEG設備不僅幫助研究人員增加了實驗樣本群體的多樣性，也調和了實驗樣本群體總規模和地理到達目標人群的問題。
EmotivLAB平台使研究人員擺脫了當前的限制，讓他們專注於設計實驗和分析結果。我們的平台將實驗與受試者群體中最合適的個體相匹配。無需花時間招募參與者、協調和安排他們以及進行實驗室數據收集。只需在在線平台中指定所需的人口統計數據，EmotivLAB就會將實驗提供給最符合所需參數的貢獻者。參與者可以在自家中使用他們自己的設備進行實驗。他們對耳機的熟悉度消除了研究人員需要提供使用說明的需求。
此外，EmotivLAB平台提供自動化的EEG記錄數據質量控制和評估。大量低質量的數據不足以幫助克服實驗設計中的採樣或統計錯誤。然而，擁有更多高質量數據確實能夠提供一種解決方案，幫助避免出現以下錯誤：
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群體
統計顯著性
想了解更多有關EmotivLAB平台如何助力您的研究嗎？
EmotivLABS讓您可以構建實驗、以安全可靠的方式部署實驗、從全球驗證的一群參加者中招募，並從一個平台收集高質量的EEG數據。點擊這裡了解更多或請求演示。
統計學上的顯著性：樣本數量及統計能力 - 為了理解我們周圍的世界，研究人員正式地使用科學方法來分辨所懷疑的真理與謬誤。認知神經科學旨在理解基因、神經和行為系統如何支持生物體感知、互動、導航及思考周圍的世界的能力。
這意味著認知神經科學設計實驗並在所有分析層次上收集數據。全球的研究計劃正在測試假設或假設，以進一步了解自然世界的目的，這些實驗通常會探測可能會或不會影響結果的特定因素，同時最小化諸如環境、性取向、種族或社會經濟地位等額外因素的影響。
場景一：多巴胺釋放研究
在認知神經科學中，多巴胺通常被認為是一種“使人感覺良好”的化合物。其在伏隔核 (NuAc) 的釋放是由使我們有動機去行動的行為或事情觸發的。這些可能包括：
吃美味的食物
與親人相處的時光
性行為
糖分
假設我們想知道在NuAc的高峰多巴胺水平是否發生在接觸受歡迎或熟悉的視覺刺激之前、過程中或之後。我們可以使用來自Amatya Johanna Mackintosh 的研究中採用的 EEG 實驗設計。我們可以假設多巴胺釋放在接觸熟悉或期望的視覺刺激期間發生並在之後略微達到頂峰。
現在，最關鍵的是，我們從哪裡獲得測試受試者？
在實驗情境中，“群體”指的是被研究的更大、總體集合群體。不切實際而且不太可能你的實驗室能夠設計出一種技術來招募並收集數十萬或百萬人的多巴胺釋放數據。
因此，我們將嘗試從一個更小、具代表性的群體或樣本中收集數據來理解群體。要做到這一點，我們需要回答兩個主要問題。
我們的樣本需要包括多少人？
這與實際意義和統計能力有什麼關係？
讓我們在下面詳細介紹。
統計能力與真實效應
統計能力被定義為測試在真實存在的情況下檢測到統計顯著差異的概率。它也被稱為真實效應。
真實效應是實驗設計的基石。 Cohen 的 1988 年報告 因其對科學方法的貢獻而著名，認為一項研究應設計為在80%的概率下檢測到真實效應。這80%代表了一個高能力（HP）的測試設計，而任何接近20%的值則是一個低能力（LP）的測試設計。
Cohen 建議研究應始終將II型錯誤(偽陰性)的概率降低到20%以下。他也使用這些相同的指導範圍來區分錯過的發現，即當研究人員不準確地報告無顯著效應時，而實際上差異確實存在。
為什麼統計能力很重要？
想像這種情況。如果在100個不同的研究中存在80%能力的真實效應，統計測試將在這100個研究中檢測到80個真實效應。然而，當研究的研究能力為20%時，如果結果中有100個真正的非零效應，這些研究預期只會發現其中的 20個。
神經科學研究中的統計能力缺陷
不足為奇，由於神經科學研究資源密集型的性質，該領域的中位數統計能力約為21%，平均範圍為8%至31%。神經科學研究中的低統計能力：
對於發現的可複製性提出質疑。
導致誇大的效應大小。
減少統計顯著結果準確反映真實效應的可能性。
因此，當前的神經科學研究因為這些數值遠低於 Cohen 的理論閾值而被困在統計能力問題上。
建立一個具代表性的樣本群體
場景一的目標：通過包容性和大規模抽樣避免抽樣錯誤和I型和II型錯誤。
如果我們希望實驗在實際上具有顯著效果，我們的樣本集中需要包括多少人類腦部掃描？實際意義指的是實驗結果是否應用於現實世界。
神經科學家的實驗確定效果（統計能力）的能力與樣本大小有關。繼續場景1的參數，目標仍然是收集足夠的數據，以便我們可以統計評估在顯示具有情感衝擊力的視覺刺激後是否存在多巴胺釋放的真實效應。我們還需要建立納入樣本的標準，以最小化抽樣錯誤的可能性。
如何避免抽樣錯誤
在繼續之前，有兩個重要的術語需要了解。
抽樣錯誤： 在抽樣中，始終有可能選擇的個體的數據不代表整個群體。
統計顯著性： 統計顯著性意味著我們的數據和觀察到的效應可能是真實效應。在大多數生物醫學科學中，統計顯著性是通過.05的顯著水平或p值來確立的。本質上，這意味著科學家們對他們實驗中觀察到的效應有95%的信心。
考慮如果數據顯示一種關係（例如，多巴胺釋放）。有5%的可能性，這一效應是由機會引起的，與變量（視覺刺激）無關。這將是一種I型錯誤。或者，存在5%的可能性，我們收集的數據可能顯示多巴胺釋放與視覺刺激之間不存在關係，而實際上存在真實效應 - 偽陰性或II型錯誤。
謹慎地建立納入標準更具影響力，因為樣本大小超過某一點後會出現邊際收益遞減。
我們希望收集能夠代表所有人類的數據，並希望我們的結論既在實際上具有顯著性，也在統計上具有顯著性。為了成功設計我們的樣本集，必須考慮並避免抽樣錯誤、I型錯誤（偽陽性）或II型錯誤（偽陰性）。
我們的實驗正在測試以下假設：
虛無假設 - NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間無關。
假說 - NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間存在關係，並且在看到視覺刺激後多巴胺釋放達到頂峰。
NAc中多巴胺釋放的時機與情緒視覺刺激之間存在一種關係。當數據在統計上不顯著時
我們的假說被否決。
沒有發現真實效應或差異。
我們觀察到的效應可能只是由機會造成。
了解群體？
實驗設計中的實際限制。
在神經科學研究中，正式的納入標準通常嘗試隨機化和/或均衡化跨群體納入的可能性，以避免抽樣錯誤。我們需要避免僅僅因為收集數據方便或最容易而選擇個體，因為這是產生抽樣錯誤的處方。
生成樣本集的最佳方法是使用納入標準隨機均衡化整個群體選擇的機會。例如，使用人口普查數據，我們可以獲取俄亥俄州每個縣中隨機選擇的50名個人聯繫資訊。這將最小化選擇偏見，因為姓名將均等隨機地從所有地理區域中選擇。
建立實驗設計、增加樣本規模以及完全實現無偏隨機和均等應用的納入標準可能會迅速面臨實際限制。這是從學術練習到全面研究型大學的科學研究中的一個問題。通常，預算和時間限制是首先被迫妥協的。在所有層面的這些問題，從學術演習到建立研究型大學，通常預算和時間限制會是首先被迫妥協的。集體地來看，有關統計顯著性問題仍然是活躍的研究領域。
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由於神經科學研究的統計能力較低，我們往往會高估真實的效應大小，導致許多研究的重複性低。此外，神經科學研究的固有複雜性使得統計能力變得至關重要。
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現代神經科學研究會因有限的可用資源招募到多元群體作為實驗樣本集而易犯采樣錯誤。“WEIRD群體”概念描述了這一問題。大多數大學的研究僅限於小規模預算，實驗對象普遍是來自西方、受過良好教育並具有工業化、富裕和民主背景的人群。然而，像EmotivLAB的EEG平台這樣的遠程數據採集設備允許研究人員超越大學校園招募更能反映人口樣本群體。
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