高校学术不端论文查重检测系统多语种、图文、抄袭查重系统
样本的论文有什么错误？样品量小的话，只能检测出大的效果。这个效果的大小的推测满足不确定性，更加对实际效果的大小过高评价。在具有显着阈值α＝0.05的频率统计中，5%的统计研究将产生有效的结果（假阳性，I型错误）而不受实际影响。然而，研究人员倾向于认为高于中间相关性（例如R＝0.2）的相关性（例如R＞0.5）是可靠的。因为论文的调查被重视，需要注意。
样本量小的话，这些误报的影响会变大，会引起重大错误。重要的是，更大的相关性不是两个变量之间较强关系的结果，而是因为如果实际相关系数为0，较小的样本可能具有更大的相关性。例如，当从两个相关变量连续地提取N＝15个样本并计算它们的相关性时，获得假相关性（即，假阳性）的概率约为124。继续画
0.5-0.75|、N=。对于100个样本，假阳性为124。
0.2-0.25|。小样本的设计可能无法检测到实际影响。
对于给定效果的大小（例如，两组之间的差异），样本量越大，检测效果的可能性越高（这种可能性被称为统计效果或统计效果、统计效果）。因此，当使用大样本时，存在效应减小，但是可能没有发现效果。
对于样本量的另一个问题是样本分布很可能偏离正态分布。有限样本量通常不能严格检查正规假设。在
回归分析中，分布偏差产生极值，可能导致错误的有效关联（请参照上述的“错误相关”）。发现错误时，要严格检查审查员在论文中如何使用，确认样品的量是否足够。对于基于特定主题的特殊结论应该加上特别的标志。
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个统计能力的困难应当基于对独立数据集的影响来进行预计算，这在审查中很难得到评估。best统计提供了确定事后比较的统计验证能力的机会。当样品量不可避免地受到限制时（例如，在罕见的临床群或非人类灵长类动物的研究中），应在适当的控制下（病例内和病例之间）反复进行实验（例如，确定置信区间）。
