H0:總體引數無差異H1:總體引數有差異可以根據樣本統計量的差值的資料型別、研究設計、推斷目的,選擇不同的檢驗統計量計算方法(t檢驗、z檢驗、F檢驗、卡方檢驗等),計算出得到該差值的機率P,如果P≤α(預設的檢驗水準),可傾向於拒絕H0,傾
由近期測定的哈勃常數H0=73km/(s·Mpc),可以推算出宇宙年齡的上限為137億年(不過有報道稱,2006年8月一項新的研究結果是宇宙的年齡應為158億年,可是對此仍然存在爭議)
第一課的課後練習,主要是透過R來畫p值的分佈,以及一類錯誤率和二類錯誤率會如何隨著我們的統計檢驗力(1-beta)、效應量(H1為真的可能性)和aphla水平的變化
xm是來自正態總體N(μ,δ2)的樣本,在總體方差已知的情況下,如果需要對總體的均值進行檢驗,就可以假設H0: μ=μ0,H1: μ≠μ0,此檢驗可以使用的檢驗統計量為例如,一個由50名學生組成的樣本其平均身高為174
H0就會假設身高是符合正太分佈的,自然H1是不符合正太分佈的,然後基於H0的假設來驗證資料是否符合H0的假設
在臨界值處,當原假設為真時,檢驗統計量在檢驗的否定區域中有值的機率等於顯著性水平(用 α 或 alpha 表示)
假定不存在A與B的互動作用,或已知互動作用對因變數影響很小,則在觀察或試驗時,在r*c個整體中只抽取一個樣本或只做一次試驗即可,如下表:無互動作用兩因素方差分析步驟與有互動的一致:1、建立建設對於A因素H0: μ1=μ2=
例如在上述研究例項中,如果實際在該人群中,干預措施對兒童的有氧運動能力沒有影響,兩組兒童的有氧運動能力並無差異,那麼作者透過假設檢驗得出多種生活方式干預可提高兒童的有氧運動能力這一結論,就犯了I類錯誤,因此問題1的描述是對的
8),3個實驗有2個顯著的似然率為:採用似然率比值的話,那麼H1為真的情況比H0為真的情況下的似然率比值是54,也就是說,3個實驗中有2個顯著的話(統計功效為0
————————————————————-這裡是背景知識 讀書會死星人請跳過——————————————————————Jacob Cohen 告訴我們,這4個變數之間是互相決定的:顯著性水平 α樣本量 N統計效力 Power 即 1-β效
理論上,只要錢多隨便花,可以得到足夠大的樣本,那麼p肯定可以做到小於0