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数据分析——有“意义”还要有“力量”
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在分析科研数据时，许多研究者有一种“唯P值”的倾向，他们无论汇报自己的结果还是阅读他人的文章时，只聚焦于P<0.05，从而漏报且忽略了一类极有价值的统计指标——效应量（Effect Size）。 当P<0.05时，可认为某因素的作用≠0，但是≠0就很强吗？0.0001也>0; 而P>0.05时，就如当头一棒，感觉一败涂地、万念俱焚了？ 仔细瞧瞧“效应量”统计指标再下结论吧……  1-1.PNG  2.PNG  3.PNG |
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