[問題] 不同假說設計卻等效

看板Statistics作者 (SaltLake)時間1年前 (2024/06/25 21:31), 1年前編輯推噓0(0推 0噓 17→)
留言17則, 3人參與, 1年前最新討論串1/1
當我們想測試新藥的效果是否比標準藥的效果更好的時候， 直觀想，假說的設計應該是: Hn: mu1 <= mu0 v.s. Ha: mu1 > mu0, given alpha 但是忘了哪邊看到的網路文章提到，以下兩種設計是等效的，且都能 達到測試新藥效果是否優於標準藥效之目的。 設計一︰ Hn: m1 = mu0 v.s. Ha: m1 /= mu0, given alpha 進行實驗後先看實驗數據是否統計顯著的(p-value < alpha/2) (即推翻虛無假說)， 然後看實驗測得的藥效，實驗組的是否大於控制組的；倘是者 ，則新藥效果更好。 設計二: Hn: mu1 <= mu0 v.s. Ha: mu1 > mu0, given alpha 統計顯著判定: p-value < alpha 上面的說法是真的嗎? 為什麼? 有證明嗎? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.136.204.50 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1719322262.A.C98.html
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06/25 23:04, 1年前 , 1F
一個是雙尾 一個是單尾 同樣的alpha下 怎麼會等效
06/25 23:04, 1F
alpha 不同，雙尾者僅為單尾者之半
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06/25 23:05, 1年前 , 2F
還有依你的目的 應該要專門去看關於non-inferior t
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06/25 23:05, 1年前 , 3F
rial的資料 有一些特別的眉角
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※ 編輯: saltlake (220.136.204.50 臺灣), 06/26/2024 00:15:29 ※ 編輯: saltlake (220.136.204.50 臺灣), 06/26/2024 00:19:12
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06/26 09:56, 1年前 , 4F
與其說 "等效", 不如說有人建議應採用 "一" 的檢定，即：不
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06/26 09:58, 1年前 , 5F
採用單邊對立假說檢定(單尾檢定), 而一律用雙邊對立假說檢
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06/26 10:00, 1年前 , 6F
定。不過，這種想法無非是做這種主張者認為其型一誤機率太
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06/26 10:02, 1年前 , 7F
高，既如此，仍採單邊對立假說，但顯著水準折半，更符應用
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另者，也有一理由是說本來就可能有 "較好" 與 "較壞" 兩種
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06/26 10:05, 1年前 , 9F
變化之方向，何故偏取一方？但這完全看應用目的，研究者關
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心的是 "有沒有改善", 因此對立假說只取單邊是自然的。
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06/26 10:08, 1年前 , 11F
結語：當研究目的只關注單邊時，當然對立假說只取單邊；
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06/26 10:10, 1年前 , 12F
至於是否顯著水準要減半，不應從雙邊與單邊對立假說之比較
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06/26 10:11, 1年前 , 13F
來看，完全應著眼於能容許多大的型一誤發生機率。
06/26 10:11, 13F
請問有文獻透過數學推導證明這兩種方式等效嗎? 或者用數值實驗的方式證實 這兩種方式等效?
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06/26 17:43, 1年前 , 14F
簡單回答是，若只想確認「效果更好」可用單尾；若要看
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06/26 17:44, 1年前 , 15F
「效果是否相同」用雙尾。
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06/26 17:45, 1年前 , 16F
當然，「效果更好」在反應值上有特定方向才有意義，例如
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06/26 17:46, 1年前 , 17F
血壓藥效果越好總是使血壓下降。
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※ 編輯: saltlake (114.36.193.7 臺灣), 07/21/2024 05:35:37
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