推 smilestupid:我沒發現算錯...1-0.04/2=0.08 並非唯一解 Q____Q 12/07 00:45
推 andrew43:sas在此情況只會顯示比較小的 p value 不是嗎？ 12/07 09:53
※ 引述《ering (真是想打昏自己)》之銘言：
: 因為SAS某些檢定只能跑出雙尾的值
: 但我們的假說設定是單尾的
: 這時候要怎樣調整呢?
: 以下面的題目為例:
: 已知執行two sample t-test檢定後得到p value=0.04
: 且這個檢定是雙尾的,這個檢定的結果也指出X1>X2,
: (X1,X2兩上面都有一槓,平均數的意思)
: 當H0: M1<=M2
: Ha: M1>M2 時正確的p value為何?
: 又當H0: M1>= M2
: Ha: M1<M2 時正確的p value又為何?
: 我的答案是
: 在第一種假說下
: 當T值大於等於零時,正確的p value為0.04/2=0.02
: 當T值小於零時,正確p value為1-0.04/2=0.08
: 在第二種假說下
: 當T值小於等於零時,正確值為0.04/2=0.02
: T值大於零時,正確值為1-0.04/2=0.08
: 寫了這麼多答案還是錯
: 到底要怎樣才能正確算出Adjusted p value呢?
1.為什麼1-0.04/2=0.08, 而不是1-0.04/2=1-0.02=0.98
2.不是檢定 H0:X1 bar=X2 bar, 怎又冒出M1,M2? (符號要統一阿!)
已知執行two sample t-test檢定後得到p value=0.04
也就是在 H0:X1 bar=X2 bar 下得到的統計量為T,
則p(t<=-T) = p(t>=T) = 0.04/2 = 0.02
又知檢定的結果指出X1 bar>X2 bar
(假設T>0, 因為X1 bar>X2 bar, T=(X1 bar-X2 bar)/((var(X1)+var(x2)))
所以在第一種假說下,
令t統計量的算法與two sample t-test一樣, 也就是一樣會得到T
p-value應=1-p(t<=T)=p(t>T) 也就是等於 0.02
所以在0.02的顯著水準下推翻H0: M1<=M2 --> M1>M2
在第二種假說下,
令t統計量的算法與two sample t-test一樣, 也就是一樣會得到T
p-value應=1-p(t>=T)=p(t<T) 也就是等於 1-0.02=0.98
所以在0.98的顯著水準下無法推翻H0: M1>=M2 --> M1>=M2
以上, 有錯請指教...
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