我覺得這個問題很有趣, 提供一些個人想法.
※ 引述《ltisld ()》之銘言：
:
: 我現在碰到一個情況是
: 是要檢驗一組資料分別在Day0,Day1,Day2的情形
: 在使用了某產品之後，最後的結果如果接近30會是最好的
: 但如果落在28~32之間也是有進步的
: ※這是個小樣本問題
: Day0的10筆資料，最大值是45，最小值是36
: Day1的10筆資料，最大值是38，最小值是30
: Day2的10筆資料，最大值是32，最小值是28
: 可以看到從Day0到Day2，資料已經有逐漸往28~32靠近
: 因此想要請問
: 當我在做檢定的時候
: ※有什麼方法可以克服這個檢定的問題?
: 是要用H0: 28<x<32嗎?
就我的知識而言, 這個 H0 還蠻不容易達成的.
: 如果是的話，我要怎麼去做檢定??
: 因為一直卡在這邊，總覺得有點奇怪，但抓不到頭緒
: ※要怎麼合理地定義欲檢定的目標
: 在者，如果我想要知道每一天是不是有進步
: 我是要用Day1，Day2的資料去做比較
: 還是用Day1-Day0，Day2-Day0
這個方法比較合適, 考慮了 Day0.
可以直接做 paired t-test 看看 (我猜你的資料是 paired),
不過要考慮資料是否符合其前題,
亦或採用其它類似 paired t-test 概念之檢定.
檢定之假說可能是 H0: |Day2 - Day0| < |Day1 - Day0|
: 還是要用(Day1+Day0)/2，(Day2+Day0)/2
我不了解這有什麼用處, 或許請你再說明.
: 還是要去看(Day1-30)，(Day2-30)
這和第一個方法比較起來, 因忽略 Day0, 故可能不能和 "進步" 扯上關係.
我的意思是, 進步的程度勢必要考慮 Day0 資料.
當然, 我並不了解這個問題的所有情況, 請自己考量.
: 還是要看(Day1-30)-(Day0-30)，(Day2-30)-(Day0-30)
和這第一個方法沒有差別.
: 如果是看進步的話，到底是每一天往30靠近算是進步
: 還是要看進步的幅度多寡?
: 如果是看進步的幅度多寡的話，又覺得會有問題
: 因為從40->35，是進步5單位，但從35->30也是進步5單位
: 但這5單位的耗力程度卻不能相提必論
: 考慮到這一點，回過頭來選擇統計量的時候，會覺得更無從下手
分數與步進的程度若不是線性關係, 能選用的方析方法會更侷限.
是否可能將分數做適當之轉型, 產生新的分數再進行分析.
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※ 編輯: andrew43 來自: 122.117.35.207 (09/09 04:49)