如何用statsmodels.stats.power计算效应量？代码输出及条件疑问

1. 代码输出是否为效应量？ #

是的，你得到的输出0.01046481401112572就是效应量，具体是Cohen's d——独立样本t检验中最常用的效应量指标。

statsmodels.stats.power.TTestIndPower.solve_power()的核心逻辑是：当你传入除某一个参数外的所有必要参数时，它会求解出缺失的那个参数。你在代码中指定了样本量nobs1、检验功效power、显著性水平alpha、两组样本量比例ratio以及检验方向alternative，缺失的参数就是效应量，因此方法会返回满足该实验设计所需的最小Cohen's d值。

你的代码示例：

import statsmodels.stats.power as smp

power_analysis = smp.TTestIndPower()
effect_size = power_analysis.solve_power(
        nobs1=143293, 
        power=0.8, 
        alpha=0.05, 
        ratio=1.0*143398/143293,
        alternative='two-sided'
    )
print(effect_size)  # 输出：0.01046481401112572

2. 无两组样本均值及标准差的情况下，能否计算效应量？ #

分两种场景来看：

• 如果仅缺少均值和标准差，没有其他实验设计参数：无法直接计算基于原始数据的Cohen's d（因为Cohen's d的定义是两组均值差除以合并标准差，公式为 $d = \frac{\mu_1 - \mu_2}{s_p}$）。
• 但如果已知样本量、检验功效、显著性水平等实验设计参数：可以像你一样通过功效分析的反向计算得到效应量。这种方式常用于两种场景：
  • 事后功效分析：实验完成后，通过已知的样本量、检验结果，反推该实验能检测到的最小效应量；
  • 事前实验设计：确定为了达到指定的检验功效，需要检测到的最小效应量（或对应的样本量）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wenyi Yan