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小弟我最近試著在搞懂統計 在一個觀念卡住,但手邊的書都沒有寫得很詳細 想上來請教各位高手先進 α是拒絕了「實際上成立的虛無假設」之機率,即犯下「第一型錯誤」的機率, 而檢定力(Power),也就是1-β,是指正確拒絕「錯誤的虛無假設」的機率。 手邊的資料都說α和β不能同時減少,降低α的話會使β增加, 解決方法是增加樣本數,可以在固定α的情況下減少β。 以上部分我都有看懂,我不明白的是: α增加會連帶造成β減少,那麼power因為是1-β所以會跟著增加。 反之α減少,power應該也就減少... 那麼我如果想要提高power,可以把α設高一點, 但那樣不又增加第一型錯誤的機會嗎? 手邊也有資料寫到說,設定α值愈小,表示希望決策的誤判機率愈低, 也就是說希望檢測能愈準確。 那麼α設定愈小(檢測愈精準)和power就愈低(檢定力降低)是不是有所矛盾? 不知道是我漏掉了些什麼?還是誤解了些什麼? 還請版上的高手們開示 謝謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.159.114.205 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1459012128.A.F93.html
andrew43: 其它條件都一樣的情況下,沒錯。 03/27 02:02
andrew43: 設定alpha很小表示data偏離H0非常嚴重才reject H0,所以 03/27 02:04
andrew43: 一旦不是那麼嚴重的偏離就無法拒絕H0,也就是power小了 03/27 02:05
andrew43: 沒理解錯的話,你的想法沒錯。 03/27 02:06
andrew43: 但別為了拉高power就過度放寬alpha就是了。 03/27 02:09
xx3877: 你想法沒錯 畫圖給你比較不會忘 03/27 02:10
xx3877: http://imgur.com/AnOdxBR 03/27 02:10
xdd1524: 因為檢測愈精準跟檢定力 兩者的對象不一樣啊 03/27 11:23