什么叫统计效能？

我猜是power。
我认为楼主总是制造一些虚伪命题和不着边际的赏金。wiki的答案无论是深度还是广度都比我们的回答好百倍。从个人意愿上，我比较不认同你的做法。
京剧

1/为啥我们允许第二类错误高（即功效低），而要严格控制第一类错误：因为原假设不能轻易被拒绝。我们想要推翻原假设，必须要有充份的道理。故严格控制alpha。这样得到的显著才有说服力。
2/其实一般来说，在进行试验前，要控制统计功效似乎较难。统计功效实际上是一个函数（随备择假设的不同而改变）。像一般的H0：u=0，H1:u不等于0，这样的假设检验，不知道具体的u=u1，功效无法确定。而控制alpha，只要知道原假设就行。
第一点应该是统计教材中公认的解释。
第二天似乎是个实际问题。

1/为啥我们允许第二类错误高（即功效低），而要严格控制第一类错误：因为原假设不能轻易被拒绝。我们想要推翻原假设，必须要有充份的道理。故严格控制alpha。这样得到的显著才有说服力。
2/其实一般来说，在进行试验前，要控制统计功效似乎较难。统计功效实际上是一个函数（随备择假设的不同而改变）。像一般的H0：u=0，H1:u不等于0，这样的假设检验，不知道具体的u=u1，功效无法确定。而控制alpha，只要知道原假设就行。
第一点应该是统计教材中公认的解释。
第二天似乎是个实际问题。

谢谢sysusudong！但您可能没完全理解我的意思！我想把我的问题再以更简单的语言表达：1.我们把（1-a=1-0.05=0.95）理解为当样本a来自总体B时，所用的检验方法有95%的能力检验出来a来自B，我们可以把power（假设为80%）理解为，当a不属于B时，所用的方法有80%的能力检验出来a不来自B,我的问题是假设所用的检验方法算出P=0.1，而power=0.8，则a属于B，但这种方法只有80%的概率检验出a不属于B，那么这种power=0.8够吗，为什么不让power=0.95（像1-a=0.95）呢？这样有可能用同样的检验方法算出P=0.03（因为这时用同样的检验方法可有95%的概率检验出a不属于B），换句话说，当给出的数据算出P>0.05时,而power为多少时，我们才善罢甘休说样本a来自总体B！！2.我觉得有a就够了，为什么还要power这个东西呢？？谢谢高手指点！！