※ 引述《coke3516 (新聞台)》之銘言：
: 各位好 小弟有兩個統計學問題想請教各位
: 1.
: 假設有兩個常態分佈的母體 如果其參數值越接近 我從兩個母體各取出100個樣本作檢定
: 其虛無假設為兩個樣本來自相同的母體 則拒絕虛無假設的機率是否會比參數值差距越大
: 來得低 也就是參數值差距越大 其檢定力是否會越好?
: 因為我直覺上面想是會 不知道有沒有相關理論能夠說明或證明
只要你把 power 值的算式列出來就會發現這是對的，
不過你沒有把前題寫完整就是了。
此外，你還會發現，當虛無假設是母體真實的情況時
（例如 H0: 平均相同，且二群樣本亦服從相同參數之分配），
這個 power 就和 alpha 非常接近或相等，也通常是很小的。
只要檢驗方法是已知的，而power是可以估的，那應該很好證吧。
: 2.
: 對於統計檢定而言 是否樣本的取樣來源越正確和精確 其檢定結果會越可靠和信賴?
: 從直覺上面想也覺得是對的 與問題一一樣 是否有理論能夠說明這點
: 對於上述兩個問題 主要是確認自己的想法沒錯之外 不知道有沒有相關的理論能夠
: 證明 因為必須要引用reference!
: 感謝各位~!
我們所學到的統計方法都有其背後的條件和限制。
獨立樣本、母體分配、資料形態……都可能是背後的條件，
但我們往往先學會導出的公式。
若不與條件相符，自然可以合理懷疑得到的統計結果。
光是大家從小學到大的期望值點估計 (x1 + x2 + ... + xn) / n 而言，
但如果樣本不是隨機抽出，都可能讓這個估計結果有問題。
我不是專家，你的問題也不是問得很精確，所以不能說更多，
只能說一些我的學習經驗。
也或許你問的問題有點太大了。
如果題目更侷限一點，可能比較容易找到特定資料供你參考。
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