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討論串[統計] power
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#1
[統計] power
推噓2(2推 0噓 33→)留言35則，0人參與, 最新作者circlelee (想轉心理系)時間12年前 (2012/01/01 18:31), 編輯資訊
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power=會發生拒絕虛無假設的機率. alpha=type 1 error的機率. 假設power=0.6. alpha=0.05. 那麼我們可以說. 做了100次的研究中會有60次達到顯著的結果 (power). 但這60次顯著中，會有5%是錯誤的顯著即犯了type 1 error. 所以60次
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#2
Re: [統計] power消失
推噓1(1推 0噓 1→)留言2則，0人參與, 最新作者jasonjojo時間12年前 (2012/01/02 21:11), 編輯資訊
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如題原文兩篇一起回答三其實很好回答 只要懂上一篇的內容加上會畫虛無假設跟對立假設的分配圖答案其實很好想出來(提示其實已經在上一篇裡面有給到了. 就是對立假設的μ等於臨界值時β就等於power=0.5. 至於第一題 power=alpha的情況 不知道是C大想問的到底是什麼?. 如果問的是什麼時候po
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#3
Re: [統計] power
推噓0(0推 0噓 0→)留言0則，0人參與, 最新作者circlelee (想轉心理系)時間12年前 (2012/01/02 22:13), 編輯資訊
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這是power的基本定義沒錯，但你實際上計算power，你怎知虛無假設是真是假？. 虛無假設是真是假，是要看你定的alpha跟所算出的p值的大小. 而且無論你檢定出來拒絕或無法拒絕h0，都會有錯誤的發生機會. 所以真正虛無假設是真是假，你根本無法確知. 所以實際上計算power，我們會假設虛無假設是
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#4
Re: [統計] power消失
推噓0(0推 0噓 1→)留言1則，0人參與, 最新作者jasonjojo時間12年前 (2012/01/03 00:18), 編輯資訊
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這邊我的意思是指我們"假設H0是錯的前提之下"啊. 我有說到是在假設這樣的情況發生之下的條件機率. 這段我同意 所以才會有需要做power分析來提升power. 這點我需要澄清一下 我是以在做平均數假設檢定的範圍為前提之下立論的. 不過如你所提無母數的話的確如你所說無誤 沒考慮到這部份是我的錯. 這
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