Re: [討論] 想請教生物統計及統計...

看板Statistics作者 (遊子)時間16年前 (2008/04/28 10:05), 編輯推噓3(3017)
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※ 引述《gsuper (綠色蘇打心)》之銘言: : ※ 引述《candsilk (cd)》之銘言: : : 不好意思,我想請教一個簡單的統計問題。 : : 幾年前我所學的生物統計,印象中若未知 母群體標準差σ的話,則需使用t檢定。 : : 手上的生物統計共筆也是寫這樣, : : 但不誨言,課堂上教的是基礎概念,也就是只要會判斷就好,不必實算。 : : 以下是例子: : : 某醫學中心想檢定A治療方式對糖尿病新生兒的血糖穩定度是否有效,在去年未實 : : 行A計劃之前使用的是傳統療法,糖尿病新生兒住院期間平均血糖為65mg/dl,今 : : 使用A計劃後,隨機抽樣取出36個糖尿病新生兒的血糖,得出平均為63mg/dl,標 : : 準差為5mg/dl。 : : α=0.05檢定之。 : estimators : 1. n : 2. X bar : 3. s : 4. α : 用 t檢定 是正確 : : _ : : 因此我使用 t = X-μ / S/√n (無σ,第二層次分布) : : 但是卻被說因為樣本數夠大,故應使用第二層次的 Z 檢定,σ以S代替。 : ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 什麼是"第二層次分布"跟"第二層次的 Z 檢定"? 沒聽過這種說法耶.... : 這裡的敘述有點奇怪 : 據我所知 在生統中 : 無論 n 值是多少 : 理論上是用 Z 檢定去處理 呃....這是哪來的說法啊.... : 但是Z檢定的σ在實際情況是無法取得的 : 才用 t檢定 來迫近 Z檢定 : 而迫近需要符合下列兩個原則 : A.母體是常態分布 : B.sample distribution 也是常態分布 : 在符合上述前提時 : 才可以套用 CLT 的最低條件 n > 30 ?? 看不懂 CLT跟A假設沒關係吧 什麼叫 sample distribution 也是常態分布? Isn't A + random sample => B ? : 用 t檢定 去迫近 Z檢定 : (其實所有生統的母數data都被假定是符合上述兩條件的......) 沒聽過生統data都被假定是normally distributed 這回事 : 就題目的 n = 36 > 30 : 而且母體和樣本分佈並沒有明顯不符合常態分佈的狀況來看 : 使用 t檢定 去迫近 Z檢定應該是正確的作法.... n=36 也算小樣本 (30 is just a rule of thumb) 小樣本的檢定見仁見智啦, 如果你很有信心 population distribution is not heavily skewed, 那用normal appoximation 也無妨 如果不是很確定 通常我會用nonparametric tests, such as the Kruskal-Wallis test. : : 請問是我觀念有誤,還是生物統計學和統計學有差異? 生物統計不過就是統計應用於生物醫學研究罷了 : : 如果是這樣的話,那第三層次也可以由此推論嗎? : : (樣本數>30,t檢定->Z檢定) 什麼"第三層次"? ※ 編輯: bmka 來自: 71.251.56.209 (04/28 10:33)

04/28 10:42, , 1F
呃,抱歉,第二層次第三層次是老師上課的教法...
04/28 10:42, 1F

04/28 10:43, , 2F
我以為這是統計的說法...因此引用之,抱歉...
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04/28 10:45, , 3F
你的老師是?
04/28 10:45, 3F

04/28 10:45, , 4F
第一層次 ---> 母體的檢定
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04/28 10:46, , 5F
第二層次 --> 母體與一樣本的檢定
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04/28 10:46, , 6F
我不是台大的,我是高醫的...
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04/28 10:47, , 7F
因為網路方便,所以在這邊發問...抱歉...
04/28 10:47, 7F

04/28 10:47, , 8F
這是很混亂的說法, 檢定一定是檢定母體的參數
04/28 10:47, 8F

04/28 10:48, , 9F
什麼第一層次第二層次,沒聽過這種用法
04/28 10:48, 9F

04/28 10:50, , 10F
我也不是台大的... :)
04/28 10:50, 10F

04/28 10:55, , 11F
可能是老師方便教學,教的很淺~也忘的差不多了...
04/28 10:55, 11F

04/28 10:56, , 12F
只能靠共筆喚起回憶,沒想過那不是正確的說法 ^^"
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04/28 11:06, , 13F
sample size 夠大時 t test statistic is approximately
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04/28 11:06, , 14F
normal. 但是什麼是夠大的sample size, 就要看population
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04/28 11:07, , 15F
distribution 長什麼樣子. 如果是heavily skewed, 或者有
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04/28 11:08, , 16F
heavy tails, 那麼normal approximation 需要的樣本數不只30
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04/28 11:11, , 17F
但是如果population distribution 接近bell shape, 那麼
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04/28 11:12, , 18F
CTL works pretty well even with a sample size < 30
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04/28 15:32, , 19F
恩 CLT的部份有點寫錯...
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04/28 15:32, , 20F
等等修改
04/28 15:32, 20F
文章代碼(AID): #185J3eOd (Statistics)
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