下列有關檢力（ power）的敘述，何者正確？

本題觀念：

本題考「統計檢力(statistical power)」的基本概念，即在對立假設(alternative hypothesis)為真的條件下，正確拒絕虛無假設(null hypothesis)的機率。

選項分析

(A) 降低顯著水準（α）從 0.05 變成 0.01，檢力將變大 — 錯誤。 降低 α 值（採更嚴格標準），拒絕域縮小，Type I error 機率降低，但同時 Type II error（β）增加，因此檢力（Power = 1 − β）反而降低。

(B) 如果對立假設的平均值，比預期更遠離虛無假設的平均值，則檢定的檢力將增加 — 正確。 效果大小(effect size)越大，代表兩個分佈的重疊越少，越容易偵測到差異，因此檢力增加。這正是效果大小與檢力的正向關係。

(C) 若觀測值的標準差增加，則檢力增加 — 錯誤。 標準差增加代表資料分散程度增加，信號對雜訊比(signal-to-noise ratio)降低，兩個分佈的重疊增加，檢力因此下降。

(D) 若樣本數減少，則檢力增加 — 錯誤。 樣本數越大，標準誤越小，效果越容易被偵測到，檢力越高。樣本數減少會使檢力降低。

答案解析

統計檢力(statistical power

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