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真相和权力，在图表中
以下是读者Rob Maurer的电子邮件内容的轻微编辑版本。他是德克萨斯女子大学卫生系统管理副教授。除了几乎所有单词外，图表都是他的。我看了奥斯汀引用的Hoenig＆Heisey以及Goodman＆Perlin论文。 […]图表中的真相和权力首先出现在偶然的经济学家中。
来源:偶发经济学家以下是读者Rob Maurer的电子邮件内容的轻微编辑版本。他是德克萨斯女子大学卫生系统管理副教授。 除了几乎所有单词外，图表都是他的。
我看着奥斯汀引用的Hoenig＆Heisey以及Goodman＆Berlin论文。我怀疑他们讨论与他和同事所做的事情之间的区别可能在图表中更清楚地表达。
Hoenig＆Heisey 古德曼和柏林 奥斯汀引用古德曼和柏林论点的本质是以下（p。202）
实验的力量是所有非显着结果的审前概率（在指定的替代假设下），任何将权力应用于单个结果的尝试都是有问题的。当人们试图以这种方式使用电力时，他们立即遇到问题，即没有独特的权力估计；每个基础差异都有不同的功能。
要说明，从图1所示的Ex ante电源计算开始。蓝色曲线是无效的分布（例如，无医疗补助），绿色曲线是效应大小= 1的分布（例如，使用Medicaid）。阴影红色（ISH）区域是1型错误率（5％），阴影绿色区域是测试能力，黑色条纹区域是观察到的效果尺寸= 1的p值（这导致未拒绝零，因为它大于5％）。显然，Exante效应的每种选择都会产生不同的测试能力。
至于实验后（或事后）权力，Goodman＆Berlin，然后评论（第202页）：
为了消除这种歧义，一些研究人员就观察到的差异计算了功率，这一数字至少是唯一的。这就是所谓的“事后力量”。 …计算的未说明的理由大致如下：通常在研究人员认为尽管有不重要的结果时存在治疗差异时进行。
古德曼和柏林继续观察（第202页）：