【摘 要】
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随着数理统计方法在不同领域的广泛应用,显著性检验中的Ⅱ型错误（即纳伪错误）逐渐得到重视,其可能导 致的后果也越来越受到关注.为了有效预测和降低犯I I型错误的可能性,需要清
【基金项目】
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国家重点研究发展计划（2017YFA0604902）,浙江省公益技术应用研究项目（2015C33094）,舟山市科技局项目（2017C41012）
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随着数理统计方法在不同领域的广泛应用,显著性检验中的Ⅱ型错误（即纳伪错误）逐渐得到重视,其可能导 致的后果也越来越受到关注.为了有效预测和降低犯I I型错误的可能性,需要清楚不同条件下犯Ⅱ型错误的概率（β）.通常,计算犯II型错误可能性的大小,并不直接计算其概率,而是计算其检验效能（1-β）.传统计算检验效能的方法称为“经典方 法”,也是目前大多数教科书中介绍的方法,其得到的检验效能被称为“观测效能”（ observed power）.但是,经典方法有一个不 足,即P值的大小会影响到检验效能的大小,表现
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