统计显著性：样本大小和统计功效
黎国明
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统计显著性：样本大小及统计功效 - 为了理解我们周围的世界，研究人员正式使用科学方法将怀疑的真相与虚假信息分开。认知神经科学旨在理解遗传、神经和行为系统如何支持生物体感知、互动、导航和思考周围世界的能力。
这意味着认知神经科学设计实验并在所有分析层次上收集数据。全球范围内致力于进一步理解自然世界的研究项目，定期在一系列精心规划的较小实验中测试假设或假设。这些实验往往探讨可能或不可能影响结果的特定因素，同时最小化环境、性取向、种族或社会经济地位等外部因素的影响。
场景一：多巴胺释放研究
在认知神经科学中，多巴胺通常被视为一种“让人感觉良好的”化合物。在伏隔核（NuAc）中，多巴胺的释放是由使我们有动机行为的行为或事物触发的。这些可以包括：
享受美好的一餐
与所爱之人共度时光
性
糖
假设我们希望找出在接触所希望的或熟悉的视觉刺激之前、期间或之后，NuAc中的峰值多巴胺水平是否会出现。我们可以使用从阿玛蒂亚·约翰娜·麦金托什的研究中采用的脑电图实验设计。我们可以假设在接触熟悉或期望的视觉刺激期间，多巴胺释放会发生并在其后稍微达到峰值。
现在，最关键的是，我们从哪里获得测试对象？
在实验情况中，“人口”指的是正在研究的大整体群体。你实验室设计一种技术来招募和收集成百上千或数百万人的多巴胺释放数据在实际操作中是不现实和不太可能的。
因此，我们将试图从一个较小的代表性群体或样本中收集数据，以理解人口。为此，我们需要回答两个主要问题。
我们需要在样本中包括多少个个体？
这与实际显著性和统计功效有何关系？
让我们在下面分析一下。
统计功效与真实效应
统计功效被定义为测试检测到统计显著差异的概率，当这样的差异真实存在时。它也称为真实效应。
真实效应是实验设计的基石。科恩1988年的报告 ，以其对科学方法的贡献而闻名，认为一项研究应设计为具有80%的概率检测到真实效应。这个80%代表了一种高功效（HP）测试设计，而任何接近20%的值则是低功效（LP）测试设计。
科恩建议研究应始终具有低于20%的可能性导致第二类错误，即假阴性。他还对错失的发现使用了相同的指导范围，当研究者错误报告没有显著效应时，尽管实际存在差异。
统计功效为什么重要？
想象一下这个场景。如果在100个不同的研究中存在真实效应，且统计功效为80%，统计测试将在100个研究中检测到80个真实效应。然而，当一个研究的研究功效为20%时，如果结果中有100个真正的非零效应，这些研究预计只会发现其中的20个。
神经科学研究中的统计功效不足
不足为奇，由于神经科学研究的资源密集性，这一领域的中位数统计功效约为21%左右，平均范围为8%-31%。神经科学研究中低统计功效的表现：
对发现的可复制性产生怀疑。
导致效应大小被夸大。
降低准确表现真实效应的统计显著结果的可能性。
因此，神经科学研究的现状受限于统计功效问题，因为这些值远低于科恩的理论阈值。
建立一个代表性样本组
场景一的目标：在测试中避免抽样错误和I、II类错误，确保采样足够而大。
如果我们想要使实验具有实际显著性，样本中需要包括多少个人脑扫描？实际显著性是指实验的结果是否适用于现实世界。
神经科学家实验的效应判定能力（统计功效）与样本大小相关。继续场景1的参数，目标仍然是收集足够的数据，以便我们能够统计评估在显示情感充沛视觉刺激后多巴胺释放的时机是否存在真实效应。我们还需要建立参与样本的准入标准，以最小化抽样错误的潜在可能性。
如何避免抽样错误
在继续之前，理解两个重要术语非常重要。
抽样错误：在抽样时，总会存在所选个体的收集数据不代表总体的可能性。
统计显著性：统计显著性意味着我们的数据和观察到的效应很可能是真实效应。在大多数生物医学科学中，统计显著性通过一个显著性水平或p值为0.05来确立。本质上，这意味着科学家对他们实验观察到的效应有95%的信心。
考虑是否数据表现出某种关系（即多巴胺释放）。有5%的可能性表明效果来源于偶然，与变量（视觉刺激）无关。这将是I类错误。或者，收集到的数据也有5%的概率表明多巴胺释放与视觉刺激之间没有关系，而实际上存在真实效应 - 这是假阴性或II类错误。
仔细建立参与标准更具影响力，因为在达到一定样本大小后，回报会有递减趋势。
我们希望收集代表所有人类的数据，并希望我们的结论在实际显著性和统计显著性上都有效。为了成功设计我们的样本集，必须考虑并避免抽样错误、I类错误（假阳性）或II类错误（假阴性）。
我们的实验在测试以下假设：
零假设 - NAc中多巴胺释放时机与情感相关视觉刺激之间不存在关系或效应。
假设 - NAc中多巴胺释放的时机与情感相关视觉刺激之间存在关系，并且峰值多巴胺释放发生在看到视觉刺激后。
NAc中多巴胺释放的时机与情感相关视觉刺激之间存在关系。当数据没有统计显著性时：
我们的假设被拒绝。
未发现真实效应或差异。
我们的观察效应与偶然结果同样可能。
理解人口？
实验设计中的实际限制。
在神经科学研究中，正式的入选标准通常试图随机化和/或平衡整个群体的入选概率，以避免抽样错误。我们需要避免仅仅因为个体是最接近或最容易获取的数据而进行选择，因为这是产生抽样错误的处方。
生成样本集的最佳方法是使用入选标准，以随机平衡整个群体的选择概率。例如，使用人口普查数据，我们可以获取俄亥俄州每个县50个随机选择个体的联系信息。这将最小化选择偏倚，因为姓名将从所有地理区域中随机选择。
建立实验设计、增加样本大小，并充分实现无偏见、随机化和平等适用的入选标准，可能迅速面临实际限制。这是所有层次的科学研究面临的问题，从学术练习到全面的研究大学。通常，预算和时间线上的限制是首先被迫妥协的因素。总体而言，这些关于统计显著性的问题是活跃的研究领域。
真实效应大小是什么？
由于神经科学研究的统计功效较低，我们往往高估真实效应大小，导致许多研究的低再现率。此外，神经科学研究的固有复杂性使得统计功效至关重要。
该领域可以采用的一种方法是通过增加样本大小来提高研究的功效。这会增加检测真实效应的概率。选择合适的样本大小对研究的设计至关重要，以便：
实现实用发现。
推进我们对大脑中无数过程的理解。
开发有效的治疗方案。
克服当代神经科学研究中的挑战：EmotivLAB平台
神经科学研究的实验设计应努力建立更大样本组和更好的入选标准，以获得可靠的统计显著性。使用像EmotivLAB这样一个众包启用的平台，研究人员可以获得更具多样性、更具代表性的受试者个体的机会 - 提高样本大小并包容所有人口群体，同时减少研究团队的额外后勤工作。
现代神经科学研究在招募组成实验样本集的多样化群体方面可能会面临样本错误，这主要是由于可用资源有限。“WEIRD群体”概念概括了这一问题。大多数大学研究在预算有限的情况下进行，实验对象通常是西方、受过教育且来自发达、富裕和民主国家的人。然而，像EmotivLAB的脑电图平台这样的远程数据收集设备使研究人员可以超越大学校园招募更好地反映人口的样本群体。
EmotivLAB的平台和远程脑电图设备不仅帮助研究人员扩大参与实验样本组的个体多样性。它还调解了总体样本大小和目标人口的地理覆盖等问题。
EmotivLAB平台让研究人员摆脱了现有限制，能够将精力集中在设计实验和分析结果上。我们的平台将实验与受试者池中最合适的个体匹配。无需花时间招募参与者、协调和安排他们，以及进行实验室数据收集。只需在在线平台中指定所需的人口统计信息，EmotivLAB将使实验对符合所需参数的贡献者可用。参与者可以在自己家中使用自己的设备进行实验。他们对耳机的熟悉性消除了研究人员关于其使用的指导需求。
此外，EmotivLAB平台提供自动化的脑电图记录数据质量控制和评估。大量低质量数据无法帮助克服实验设计中的抽样或统计错误。然而，获得更多高质量数据确实提供了一个解决方案以帮助避免错误：
抽样
人口
统计显著性
想了解更多有关EmotivLABs平台如何帮助您的研究的信息吗？
EmotivLABS使您能够构建实验、安全可靠地部署实验、从全球范围内的经过验证的参与者中招募并收集高质量的脑电图数据，所有这些都在一个平台上进行。点击这里了解更多信息或请求演示。
统计显著性：样本大小及统计功效 - 为了理解我们周围的世界，研究人员正式使用科学方法将怀疑的真相与虚假信息分开。认知神经科学旨在理解遗传、神经和行为系统如何支持生物体感知、互动、导航和思考周围世界的能力。
这意味着认知神经科学设计实验并在所有分析层次上收集数据。全球范围内致力于进一步理解自然世界的研究项目，定期在一系列精心规划的较小实验中测试假设或假设。这些实验往往探讨可能或不可能影响结果的特定因素，同时最小化环境、性取向、种族或社会经济地位等外部因素的影响。
场景一：多巴胺释放研究
在认知神经科学中，多巴胺通常被视为一种“让人感觉良好的”化合物。在伏隔核（NuAc）中，多巴胺的释放是由使我们有动机行为的行为或事物触发的。这些可以包括：
享受美好的一餐
与所爱之人共度时光
性
糖
假设我们希望找出在接触所希望的或熟悉的视觉刺激之前、期间或之后，NuAc中的峰值多巴胺水平是否会出现。我们可以使用从阿玛蒂亚·约翰娜·麦金托什的研究中采用的脑电图实验设计。我们可以假设在接触熟悉或期望的视觉刺激期间，多巴胺释放会发生并在其后稍微达到峰值。
现在，最关键的是，我们从哪里获得测试对象？
在实验情况中，“人口”指的是正在研究的大整体群体。你实验室设计一种技术来招募和收集成百上千或数百万人的多巴胺释放数据在实际操作中是不现实和不太可能的。
因此，我们将试图从一个较小的代表性群体或样本中收集数据，以理解人口。为此，我们需要回答两个主要问题。
我们需要在样本中包括多少个个体？
这与实际显著性和统计功效有何关系？
让我们在下面分析一下。
统计功效与真实效应
统计功效被定义为测试检测到统计显著差异的概率，当这样的差异真实存在时。它也称为真实效应。
真实效应是实验设计的基石。科恩1988年的报告 ，以其对科学方法的贡献而闻名，认为一项研究应设计为具有80%的概率检测到真实效应。这个80%代表了一种高功效（HP）测试设计，而任何接近20%的值则是低功效（LP）测试设计。
科恩建议研究应始终具有低于20%的可能性导致第二类错误，即假阴性。他还对错失的发现使用了相同的指导范围，当研究者错误报告没有显著效应时，尽管实际存在差异。
统计功效为什么重要？
想象一下这个场景。如果在100个不同的研究中存在真实效应，且统计功效为80%，统计测试将在100个研究中检测到80个真实效应。然而，当一个研究的研究功效为20%时，如果结果中有100个真正的非零效应，这些研究预计只会发现其中的20个。
神经科学研究中的统计功效不足
不足为奇，由于神经科学研究的资源密集性，这一领域的中位数统计功效约为21%左右，平均范围为8%-31%。神经科学研究中低统计功效的表现：
对发现的可复制性产生怀疑。
导致效应大小被夸大。
降低准确表现真实效应的统计显著结果的可能性。
因此，神经科学研究的现状受限于统计功效问题，因为这些值远低于科恩的理论阈值。
建立一个代表性样本组
场景一的目标：在测试中避免抽样错误和I、II类错误，确保采样足够而大。
如果我们想要使实验具有实际显著性，样本中需要包括多少个人脑扫描？实际显著性是指实验的结果是否适用于现实世界。
神经科学家实验的效应判定能力（统计功效）与样本大小相关。继续场景1的参数，目标仍然是收集足够的数据，以便我们能够统计评估在显示情感充沛视觉刺激后多巴胺释放的时机是否存在真实效应。我们还需要建立参与样本的准入标准，以最小化抽样错误的潜在可能性。
如何避免抽样错误
在继续之前，理解两个重要术语非常重要。
抽样错误：在抽样时，总会存在所选个体的收集数据不代表总体的可能性。
统计显著性：统计显著性意味着我们的数据和观察到的效应很可能是真实效应。在大多数生物医学科学中，统计显著性通过一个显著性水平或p值为0.05来确立。本质上，这意味着科学家对他们实验观察到的效应有95%的信心。
考虑是否数据表现出某种关系（即多巴胺释放）。有5%的可能性表明效果来源于偶然，与变量（视觉刺激）无关。这将是I类错误。或者，收集到的数据也有5%的概率表明多巴胺释放与视觉刺激之间没有关系，而实际上存在真实效应 - 这是假阴性或II类错误。
仔细建立参与标准更具影响力，因为在达到一定样本大小后，回报会有递减趋势。
我们希望收集代表所有人类的数据，并希望我们的结论在实际显著性和统计显著性上都有效。为了成功设计我们的样本集，必须考虑并避免抽样错误、I类错误（假阳性）或II类错误（假阴性）。
我们的实验在测试以下假设：
零假设 - NAc中多巴胺释放时机与情感相关视觉刺激之间不存在关系或效应。
假设 - NAc中多巴胺释放的时机与情感相关视觉刺激之间存在关系，并且峰值多巴胺释放发生在看到视觉刺激后。
NAc中多巴胺释放的时机与情感相关视觉刺激之间存在关系。当数据没有统计显著性时：
我们的假设被拒绝。
未发现真实效应或差异。
我们的观察效应与偶然结果同样可能。
理解人口？
实验设计中的实际限制。
在神经科学研究中，正式的入选标准通常试图随机化和/或平衡整个群体的入选概率，以避免抽样错误。我们需要避免仅仅因为个体是最接近或最容易获取的数据而进行选择，因为这是产生抽样错误的处方。
生成样本集的最佳方法是使用入选标准，以随机平衡整个群体的选择概率。例如，使用人口普查数据，我们可以获取俄亥俄州每个县50个随机选择个体的联系信息。这将最小化选择偏倚，因为姓名将从所有地理区域中随机选择。
建立实验设计、增加样本大小，并充分实现无偏见、随机化和平等适用的入选标准，可能迅速面临实际限制。这是所有层次的科学研究面临的问题，从学术练习到全面的研究大学。通常，预算和时间线上的限制是首先被迫妥协的因素。总体而言，这些关于统计显著性的问题是活跃的研究领域。
真实效应大小是什么？
由于神经科学研究的统计功效较低，我们往往高估真实效应大小，导致许多研究的低再现率。此外，神经科学研究的固有复杂性使得统计功效至关重要。
该领域可以采用的一种方法是通过增加样本大小来提高研究的功效。这会增加检测真实效应的概率。选择合适的样本大小对研究的设计至关重要，以便：
实现实用发现。
推进我们对大脑中无数过程的理解。
开发有效的治疗方案。
克服当代神经科学研究中的挑战：EmotivLAB平台
神经科学研究的实验设计应努力建立更大样本组和更好的入选标准，以获得可靠的统计显著性。使用像EmotivLAB这样一个众包启用的平台，研究人员可以获得更具多样性、更具代表性的受试者个体的机会 - 提高样本大小并包容所有人口群体，同时减少研究团队的额外后勤工作。
现代神经科学研究在招募组成实验样本集的多样化群体方面可能会面临样本错误，这主要是由于可用资源有限。“WEIRD群体”概念概括了这一问题。大多数大学研究在预算有限的情况下进行，实验对象通常是西方、受过教育且来自发达、富裕和民主国家的人。然而，像EmotivLAB的脑电图平台这样的远程数据收集设备使研究人员可以超越大学校园招募更好地反映人口的样本群体。
EmotivLAB的平台和远程脑电图设备不仅帮助研究人员扩大参与实验样本组的个体多样性。它还调解了总体样本大小和目标人口的地理覆盖等问题。
EmotivLAB平台让研究人员摆脱了现有限制，能够将精力集中在设计实验和分析结果上。我们的平台将实验与受试者池中最合适的个体匹配。无需花时间招募参与者、协调和安排他们，以及进行实验室数据收集。只需在在线平台中指定所需的人口统计信息，EmotivLAB将使实验对符合所需参数的贡献者可用。参与者可以在自己家中使用自己的设备进行实验。他们对耳机的熟悉性消除了研究人员关于其使用的指导需求。
此外，EmotivLAB平台提供自动化的脑电图记录数据质量控制和评估。大量低质量数据无法帮助克服实验设计中的抽样或统计错误。然而，获得更多高质量数据确实提供了一个解决方案以帮助避免错误：
抽样
人口
统计显著性
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EmotivLABS使您能够构建实验、安全可靠地部署实验、从全球范围内的经过验证的参与者中招募并收集高质量的脑电图数据，所有这些都在一个平台上进行。点击这里了解更多信息或请求演示。
统计显著性：样本大小及统计功效 - 为了理解我们周围的世界，研究人员正式使用科学方法将怀疑的真相与虚假信息分开。认知神经科学旨在理解遗传、神经和行为系统如何支持生物体感知、互动、导航和思考周围世界的能力。
这意味着认知神经科学设计实验并在所有分析层次上收集数据。全球范围内致力于进一步理解自然世界的研究项目，定期在一系列精心规划的较小实验中测试假设或假设。这些实验往往探讨可能或不可能影响结果的特定因素，同时最小化环境、性取向、种族或社会经济地位等外部因素的影响。
场景一：多巴胺释放研究
在认知神经科学中，多巴胺通常被视为一种“让人感觉良好的”化合物。在伏隔核（NuAc）中，多巴胺的释放是由使我们有动机行为的行为或事物触发的。这些可以包括：
享受美好的一餐
与所爱之人共度时光
性
糖
假设我们希望找出在接触所希望的或熟悉的视觉刺激之前、期间或之后，NuAc中的峰值多巴胺水平是否会出现。我们可以使用从阿玛蒂亚·约翰娜·麦金托什的研究中采用的脑电图实验设计。我们可以假设在接触熟悉或期望的视觉刺激期间，多巴胺释放会发生并在其后稍微达到峰值。
现在，最关键的是，我们从哪里获得测试对象？
在实验情况中，“人口”指的是正在研究的大整体群体。你实验室设计一种技术来招募和收集成百上千或数百万人的多巴胺释放数据在实际操作中是不现实和不太可能的。
因此，我们将试图从一个较小的代表性群体或样本中收集数据，以理解人口。为此，我们需要回答两个主要问题。
我们需要在样本中包括多少个个体？
这与实际显著性和统计功效有何关系？
让我们在下面分析一下。
统计功效与真实效应
统计功效被定义为测试检测到统计显著差异的概率，当这样的差异真实存在时。它也称为真实效应。
真实效应是实验设计的基石。科恩1988年的报告 ，以其对科学方法的贡献而闻名，认为一项研究应设计为具有80%的概率检测到真实效应。这个80%代表了一种高功效（HP）测试设计，而任何接近20%的值则是低功效（LP）测试设计。
科恩建议研究应始终具有低于20%的可能性导致第二类错误，即假阴性。他还对错失的发现使用了相同的指导范围，当研究者错误报告没有显著效应时，尽管实际存在差异。
统计功效为什么重要？
想象一下这个场景。如果在100个不同的研究中存在真实效应，且统计功效为80%，统计测试将在100个研究中检测到80个真实效应。然而，当一个研究的研究功效为20%时，如果结果中有100个真正的非零效应，这些研究预计只会发现其中的20个。
神经科学研究中的统计功效不足
不足为奇，由于神经科学研究的资源密集性，这一领域的中位数统计功效约为21%左右，平均范围为8%-31%。神经科学研究中低统计功效的表现：
对发现的可复制性产生怀疑。
导致效应大小被夸大。
降低准确表现真实效应的统计显著结果的可能性。
因此，神经科学研究的现状受限于统计功效问题，因为这些值远低于科恩的理论阈值。
建立一个代表性样本组
场景一的目标：在测试中避免抽样错误和I、II类错误，确保采样足够而大。
如果我们想要使实验具有实际显著性，样本中需要包括多少个人脑扫描？实际显著性是指实验的结果是否适用于现实世界。
神经科学家实验的效应判定能力（统计功效）与样本大小相关。继续场景1的参数，目标仍然是收集足够的数据，以便我们能够统计评估在显示情感充沛视觉刺激后多巴胺释放的时机是否存在真实效应。我们还需要建立参与样本的准入标准，以最小化抽样错误的潜在可能性。
如何避免抽样错误
在继续之前，理解两个重要术语非常重要。
抽样错误：在抽样时，总会存在所选个体的收集数据不代表总体的可能性。
统计显著性：统计显著性意味着我们的数据和观察到的效应很可能是真实效应。在大多数生物医学科学中，统计显著性通过一个显著性水平或p值为0.05来确立。本质上，这意味着科学家对他们实验观察到的效应有95%的信心。
考虑是否数据表现出某种关系（即多巴胺释放）。有5%的可能性表明效果来源于偶然，与变量（视觉刺激）无关。这将是I类错误。或者，收集到的数据也有5%的概率表明多巴胺释放与视觉刺激之间没有关系，而实际上存在真实效应 - 这是假阴性或II类错误。
仔细建立参与标准更具影响力，因为在达到一定样本大小后，回报会有递减趋势。
我们希望收集代表所有人类的数据，并希望我们的结论在实际显著性和统计显著性上都有效。为了成功设计我们的样本集，必须考虑并避免抽样错误、I类错误（假阳性）或II类错误（假阴性）。
我们的实验在测试以下假设：
零假设 - NAc中多巴胺释放时机与情感相关视觉刺激之间不存在关系或效应。
假设 - NAc中多巴胺释放的时机与情感相关视觉刺激之间存在关系，并且峰值多巴胺释放发生在看到视觉刺激后。
NAc中多巴胺释放的时机与情感相关视觉刺激之间存在关系。当数据没有统计显著性时：
我们的假设被拒绝。
未发现真实效应或差异。
我们的观察效应与偶然结果同样可能。
理解人口？
实验设计中的实际限制。
在神经科学研究中，正式的入选标准通常试图随机化和/或平衡整个群体的入选概率，以避免抽样错误。我们需要避免仅仅因为个体是最接近或最容易获取的数据而进行选择，因为这是产生抽样错误的处方。
生成样本集的最佳方法是使用入选标准，以随机平衡整个群体的选择概率。例如，使用人口普查数据，我们可以获取俄亥俄州每个县50个随机选择个体的联系信息。这将最小化选择偏倚，因为姓名将从所有地理区域中随机选择。
建立实验设计、增加样本大小，并充分实现无偏见、随机化和平等适用的入选标准，可能迅速面临实际限制。这是所有层次的科学研究面临的问题，从学术练习到全面的研究大学。通常，预算和时间线上的限制是首先被迫妥协的因素。总体而言，这些关于统计显著性的问题是活跃的研究领域。
真实效应大小是什么？
由于神经科学研究的统计功效较低，我们往往高估真实效应大小，导致许多研究的低再现率。此外，神经科学研究的固有复杂性使得统计功效至关重要。
该领域可以采用的一种方法是通过增加样本大小来提高研究的功效。这会增加检测真实效应的概率。选择合适的样本大小对研究的设计至关重要，以便：
实现实用发现。
推进我们对大脑中无数过程的理解。
开发有效的治疗方案。
克服当代神经科学研究中的挑战：EmotivLAB平台
神经科学研究的实验设计应努力建立更大样本组和更好的入选标准，以获得可靠的统计显著性。使用像EmotivLAB这样一个众包启用的平台，研究人员可以获得更具多样性、更具代表性的受试者个体的机会 - 提高样本大小并包容所有人口群体，同时减少研究团队的额外后勤工作。
现代神经科学研究在招募组成实验样本集的多样化群体方面可能会面临样本错误，这主要是由于可用资源有限。“WEIRD群体”概念概括了这一问题。大多数大学研究在预算有限的情况下进行，实验对象通常是西方、受过教育且来自发达、富裕和民主国家的人。然而，像EmotivLAB的脑电图平台这样的远程数据收集设备使研究人员可以超越大学校园招募更好地反映人口的样本群体。
EmotivLAB的平台和远程脑电图设备不仅帮助研究人员扩大参与实验样本组的个体多样性。它还调解了总体样本大小和目标人口的地理覆盖等问题。
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翻译说明：本网站的非英文版本是为了方便您而使用人工智能进行了翻译。尽管我们努力追求准确性，自动翻译可能包含错误或与原文有所不同的细微差别。有关最准确的信息，请参考本网站的英文版本。
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