Mạnh mẽ có ý nghĩa khác nhau trong thống kê, nhưng tất cả đều ngụ ý một số khả năng phục hồi đối với những thay đổi trong loại dữ liệu được sử dụng. Điều này nghe có vẻ hơi mơ hồ, nhưng đó là bởi vì sự mạnh mẽ có thể đề cập đến các loại vô cảm khác nhau đối với các thay đổi. Ví dụ:
- Mạnh mẽ để vượt trội
- Mạnh mẽ đến phi bình thường
- Mạnh mẽ đối với phương sai không liên tục (hoặc không đồng nhất)
Trong trường hợp thử nghiệm , độ mạnh mẽ thường đề cập đến thử nghiệm vẫn còn hiệu lực khi có sự thay đổi như vậy. Nói cách khác, việc kết quả có ý nghĩa hay không chỉ có ý nghĩa nếu các giả định của bài kiểm tra được đáp ứng. Khi các giả định như vậy được nới lỏng (tức là không quan trọng), thử nghiệm được cho là mạnh mẽ.
Sức mạnh của một bài kiểm tra là khả năng phát hiện sự khác biệt đáng kể nếu có sự khác biệt thực sự. Lý do các thử nghiệm và mô hình cụ thể được sử dụng với các giả định khác nhau là các giả định này đơn giản hóa vấn đề (ví dụ: yêu cầu ít tham số hơn để ước tính). Thử nghiệm càng tạo ra nhiều giả định thì nó càng kém mạnh mẽ, bởi vì tất cả các giả định này phải được đáp ứng để thử nghiệm có hiệu lực.
Mặt khác, một bài kiểm tra với ít giả định sẽ mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, độ mạnh thường đi kèm với chi phí điện năng, bởi vì hoặc ít thông tin từ đầu vào được sử dụng, hoặc nhiều thông số cần phải được ước tính.
t
t
FF