[問題] simple linear regression 單尾vs雙尾

看板Statistics作者 (c-w)時間11年前 (2014/04/03 16:07), 編輯推噓2(2023)
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想請問兩個問題 (1) 一般的 two-sample t-test 例如我要比較A組跟B組的平均身高 two-tailed 比較如果 p = 0.06 表示兩組身高無顯著不同 one-tailed 的話 p = 0.03 表示A比B高或者B比A高 對嗎? (2) 那如果是 simple linear regression 例如我要看年紀與記憶力的相關性 一般都是做 two-tailed 吧(就是把年紀當X記憶力當Y) 如果 p <0.05 便說兩者有相關 那要是我做 one-tailed 的話代表的意義是什麼? 年紀與記憶力有正相關或者年紀與記憶力有負相關是嗎? Thanks -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.121.113 ※ 文章網址: http://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1396512478.A.151.html

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你的核心問題是不甚了解統計檢定的功能。
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提醒你一下,p值是要不要拒絕虛無假說的參考。
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所以應該先看一下你每個檢驗的虛無假說和對立假說是什麼
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另外,第二個問題裡,相關和迴歸不是同一件事。
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我知道p值意思啦 可能打得太簡單 我主要要問(2)中單尾
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代表的意義
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若是右單尾就是考驗 beta=0 against beta>0
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但你又只談「相關」,所以牛頭不對馬嘴,留意一下。
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XXXXXXXXXOk我是想知道兩者有沒有顯著相關
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但不明白單尾跟雙尾在(2)的意義
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要看相關就用相關分析,怎會採用迴歸分析?
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單尾檢驗只把注意力集中在某一側,至於另一側並不關心。
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我回個文好了。
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你可以用雙尾檢定, 而結論可帶正負方向. 曾見過有人主張科學
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研究不應採單尾檢定(更正確的說法是 單邊對立假說).
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以本例而言, 可能你預先已知年齡與記憶力只可能是負相關而不
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會是正相關, 因此可以用單邊對立假說 (ρ<0 或 β<0) 而進行
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單尾 t 檢定. 這與採雙邊對立假說(ρ≠0 或 β≠0)做雙尾檢
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定, 比起來是前者較容易得顯普結論, 因為其 t 臨界值較小.
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就因為單邊對立假說, 在方向與資料呈現的符合的情況下比較容
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易得顯著結論, 因此才有前述 "應一律取雙邊對立假說" 的意見
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另: 要看有沒有相關, 用迴歸去看並無不可. 在簡單直線迴歸,
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對迴歸係數的檢定甚至與對相關係數的檢定完全是相同的. 而
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用迴歸分析, 僅要求反應變數是常態(或說要求誤差項是常態),
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不像在相關分析要求 (X,Y) 是雙變量常態.
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文章代碼(AID): #1JFHRU5H (Statistics)
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