这段论文内容中提到的Gpower version 3.1是什么？
GPower是一个统计功效分析软件，可用于确定研究中所需的样本量以及设计假设检验的功效。 GPower可以计算样本量、功效、显著性水平和效应大小之间的关系。 在这篇论文中，研究者使用了GPower version 3.1来进行功效分析，以确定在健康年轻参与者中能够检测到由于主动使用工具而产生的前臂活化的可能性。根据之前Canzoneri等人(2013a,b)的数据进行的功效分析，得出一个由21个右利手参与者组成的样本，能够探测到0.843 Cohen's dz的效应大小，显著性水平为0.05，功为0.8。然而，这并不意味着14个参与者的样本就是最佳的样本量，只是符合他们所设定的达到统计显著性的最低要求。
你提到的功效，效应大小分别是什么意思？
在统计学中，"功效"（power）是指在研究中能够检测到真实效应的能力，即研究具有足够的样本量和设计来发现实际存在的效应。功效通常用一个介于0和1之间的数值来表示，值越接近1，表示研究有更高的能力来检测到真实效应。在研究规划中，通常希望功效能够达到较高的水平，例如0.8或0.9。
而"效应大小"（effect size）则是用来衡量两组之间的差异或关联程度。它表示观察到的效应的强度或大小，通常根据具体的研究设计和所测量的变量来确定效应大小的具体度量方式。在这篇论文中，使用的是Cohen's dz作为效应大小的度量，这是一种常见的对两组均值差异的标准化度量指标。值越大，表示两组之间的差异越大。在这种情况下，0.843表示观察到的效应相对较大。
你可不可以举个统计学的实际案例，来进一步解释功效和效应大小，我对你刚才解释不是很理解。
当然，我可以给你举一个例子来进一步解释功效和效应大小。
假设有一个研究者想要比较两种不同的治疗方法对患者血压的影响。他们招募了100名患者，将他们随机分成两组，一组接受治疗方法A，另一组接受治疗方法B。
研究者进行了一个假设检验，使用效应大小来衡量两组之间的差异。假设在总体中，接受治疗方法A的患者的平均血压要低于接受治疗方法B的患者。
首先，他们需要确定所需的样本量。他们希望功效达到0.8，显著性水平设定为0.05。通过使用统计软件（如GPower），他们进行了功效分析，得出他们需要至少80个患者（40个患者在每组）来检测到他们所期望的效应大小。
接下来，研究者收集了100名患者的数据，并进行了统计分析。他们发现，在接受治疗方法A的组中，平均血压为130毫米汞柱，在接受治疗方法B的组中，平均血压为140毫米汞柱。
然后，他们计算效应大小，通常使用某个差异度量（如均值差异）除以总体的标准差或者样本的标准差。在这种情况下，他们可能使用的是平均血压差异除以总体的标准差来计算效应大小。
假设计算得出效应大小为0.5。这表示接受治疗方法A的患者平均血压比接受治疗方法B的患者低0.5个标准差。根据先前的功效分析，研究者所收集的样本量足够大，可以检测到这个效应大小，达到统计显著性。
总结一下，功效是指研究能够检测到真实效应的能力，通常通过样本量和显著性水平来确定。效应大小是衡量两组之间差异或相关性强度的指标，通常使用某个差异度量除以标准差进行计算。通过适当的功效分析和效应大小计算，研究者可以确定适当的样本量，并解释研究结果的实际意义。
效应大小有没有固定的取值范围？你刚才例子中的效应大小为0.5，是代表效应大还是小呢？
效应大小并没有固定的取值范围，它的解释和评估需要与具体的研究领域和背景知识相结合。一般来说，效应大小的评估是相对的，需要根据具体情境来判断。
在某些研究领域中，有一些常见的标准来解释效应大小。例如，在心理学研究中，Cohen提出了一些常见的效应大小分类标准：
这个分类标准是相对的，仅供参考，具体的评价应根据研究领域和特定情境来决定，因为合理的效应大小取值范围会因不同领域和研究问 题而有所不同。
所以，在我之前的例子中，效应大小为0.5应该被视为中等效应，表示接受治疗方法A的患者平均血压比接受治疗方法B的患者低0.5个标准差。具体来说，中等效应的大小可能在某些领域中被认为是相对较大的，而在其他领域中则可能被认为是相对较小。因此，对效应大小的解释和评估需要考虑到具体的研究问题和背景。
效应值越大，两组的差异越显著，可以这样理解吗？
不完全准确。效应大小并不直接表示两组间的差异的显著性。效应大小是用来衡量两组之间差异相关性的强度，它表示观察到的效应的大小或强度。
而显著性是来评估这个差异是否真正存在的统计概念。显著性检验可以告诉我们在给定的显著性水平下，样本数据是否提供了够的证据来支持对总体差异的判断。
举个例子，假设有两组患者，一组接受药物A，另一组接受药物B。如果使用某个效应大小度量，比如平均差异或相关系数，观察到的效应大小为0.5，这表示两组之间的差异是中等强度的。
接下来，我们进行显著性检验，来判断这个差异是否真正显著。通过计算样本数据的统计指标和p值，可以得到显著性检验的结果。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以说在统计上差异是显著的。也就是说，结果表明我们在样本中观察到的差异不太可能是由偶然因素引起的。
总结一下，效应大小是衡量两组差异或相关性强度的指标，而显著性检验用来评估这个差异是否真正显著。一个大的效应大小表明两组之间的差异更大，但仍需要进一步的统计分析来确定这个差异是否在统计上显著。
我还是不太理解。你能不能用更通俗的语言解释一下效应小大和显著性水平的区别？最好还是举个例子来解释。
当涉及到效应大小和显著性水平时，一个有趣的例子是比较两个治疗方法的效果。
假设我们要研究两种不同的减肥方法：方法A是健康饮食，方法B是锻炼。我们招募了100名志愿者，将他们随机分成两组，一组接受方法A，另一组接受方法B。
然后，我们收集了每个志愿者在实施相应减肥方法后的体重变化数据，并对数据进行了统计分析。
效应大小：我们使用效应大小来衡量两种方法对体重的影响强度。假设通过计算，我们得出效应大小为0.3。这意味着减肥方法A的平均体重减少了0.3个标准差，比减肥方法B的效果略微好。
显著性水平：接下来，我们进行显著性检验来评估这个差异是否真正显著。我们设定显著性水平为0.05，这意味着我们接受5%的可能性，结果的差异是由随机因素引起的。
我们进行了统计分析，并计算出p值为0.08。p值是衡量结果达到或超过观察到的差异所需的证据的度量。在这种情况下，p值大于设定的显著性水平0.05，说明我们没有足的证据来支持差异是真实的，即差异可能是由于偶然因素造成的。
综合分析：根据效应大小分析，我们发现减肥方法A的效果稍优于方法B。然而，从显著性检验的结果来看，我们无法得出确凿的结论，即这个差异是否真的显著。可能需要更多的样本数据或者进一步研究来确认这个差异的显著性。
因此，效应大小用来衡量观察到的效果大小，而显著性检验用来评估这个差异是否真实显著。效应大小告诉我们差异的强度，而显著性检验告诉我们差异是否有统计支持。
也就是说效应大小和显著性差异反应的都是两组间的差异，只是效应大小反应的是差异的强度，显著性水平反应的是是否存在真正的差异（即显著性差异）。我理解的正确吗？
是的，你理解得非常正确！效应大小和显著性水平两者都是关于两组间差异的度量，只是从不同的角度进行评估。
效应大小是用来衡量两组之间差异的强度或大小。通常用统计指标（例如均值差异、相关系数等）来表示效应大小。它告诉我们观察到的差异有多大，即差异的强度是多少。在某种程度上，效应大小能够帮助我们理解差异的实际含义或重要性。
而显著性水平则是用来评估这个差异是否真正显著。它通过显著性检验来判断差异是否可能是由于偶然因素引起的。显著性水平一般设定为一个预先确定的临界值（通常是0.05），如果计算得到的p值小于这个临界值，我们称差异是显著的，并且可以认为这个差异不太可能是由于随机因素造成的。
所以，效应大小和显著性水平是互相关联但又不同的概念。效应大小衡量差异的大小强度，而显著性水平用于评估差异的真实显著性。在研究和统计分析中，同时关注效应大小和显著性水平能够提供更全面的理解和解释。
谢谢！
不客气！如果你还有其他问题，欢迎随时提问。我很意帮助你！