统计功效

统计功效（英语：statistical power），或称检验功效（power of a test），是指假设检验中，当备择假设（${\displaystyle H_{a}}$，或记作${\displaystyle H_{1}}$）为真时正确地拒绝零假设（${\displaystyle H_{0}}$）的概率，即

${\displaystyle {\text{power}}=\Pr {\big (}{\text{reject }}H_{0}\mid H_{a}{\text{ is true}}{\big )}.}$

“Statistical power”的各地常用译名
中国大陆	统计功效、检验功效
港澳	统计功效、统计检定力
台湾	统计检定力、统计考验力[1]、检定力[2]
日本	検出力
韩国	檢定力

换言之，统计功效也可以看作是当备择假设为真时将其接受的概率。当功效增加时，第二类错误出现的概率（即伪阴性率β）减少。此时，功效可以表示为(1-β)。

		真实情况
		${\displaystyle H_{0}}$（零假设）为真	${\displaystyle H_{a}}$（备择假设）为真
根据研究结果的判断	拒绝${\displaystyle H_{0}}$	错误判断 （弃真、第一类错误） 发生概率α（显著性水平）	正确判断 发生概率1-β（统计功效）
	不拒绝${\displaystyle H_{0}}$	正确判断	错误判断 （存伪、第二类错误） 发生概率β

在给定的显著性水平下，功效分析可以用于计算给定效应值时所需的最小样本数；相反地，功效分析也可以用来计算给定样本数时所能检验到的最小效应值。

参见

• 显著性差异
• 置信区间
• 假设检验