统计功效（power）指的是在原假设为假的情况下，接受备择假设的概率。 用通俗的话说就是，P<0.05时，结果显著（接受备择假设）; 在此结论下，我们有多大的把握坚信结果的显著性，此时需要用到power来表示这种“把握”。 统计功效（power）的计算公式为 1-β。 说到β，要提一下假设检验中的一型错误和二型错误。 一型错误，用 α 表示，全称 Type-I error； 二型错误，用 β 表示，全称 type-II error； 因此，Power越大，犯第二型错误的概率越小，我们就更有把握认为结果是显著的。 在5%的α水平上检测了基于80%统计功效的最小效应量。