探索贝叶斯估计的威力：样本量与统计检验力的精妙交汇
在心理学研究的精密领域，样本量的确定不仅关乎实验的准确性，更是贝叶斯估计理论的精髓所在。统计检验力，这个衡量拒绝零假设概率的关键指标，与贝叶斯方法的计算方式形成了独特的交响乐章。让我们通过一个生动的例子来揭示这个过程的奥秘：
传统的统计方法如显著性检验，其策略各有不同。策略1（固定样本量）遵循的是二项分布，而策略2（固定效应量）遵循负二项分布，后者在达到预期效应时停止，可能导致检验失效。相比之下，贝叶斯估计的优势在于它不受这些策略的束缚，它会随着新数据的融入不断调整概率，更灵活且精确。
本文系列深入剖析了贝叶斯估计的计算技巧与抽样策略的比较，力求以易于理解的方式讲解原理。后续篇章，我们将揭示更多实用技巧，例如分层模型的运用，让你在实践中游刃有余。我们致力于提供从理论到实践的完整指南，期待在探索知识的道路上与你共同前行。
如果你对平均数显著性检验的统计检验力和效应估计原理感兴趣，不要错过2010年的经典论文《心理学探新》30(1):68-73，以及2015年里程碑式的著作《Doing Bayesian Data Analysis》(第2版)，由Elsevier Inc.出品，它们将为你打开一扇全新的知识之门。
感谢你的阅读，期待你的智慧火花与我们共同照亮科学的路径。让我们一起探索更深层次的统计学世界。