推 hank4465: 從你舉的例回答,如果抽樣的300所跟剩餘的700所分配情形 06/15 03:18
→ hank4465: 差異太大,會導致外推性不足,那就不是一個好的抽樣設計 06/15 03:18
→ evilove: 請問外推性是甚麼意思? generalization? 06/15 04:07
→ evilove: 如果樣本分布與母體分布沒有差異但是與非樣本有差異,要 06/15 04:10
→ evilove: 麼解讀呢?謝謝您 06/15 04:11
→ andrew43: 做了簡單t-test在同源母體的模擬。300vs700做法沒問題, 06/15 14:10
→ andrew43: 300vs1000(300包括在1000內)會type I error過大。 06/15 14:12
→ andrew43: 不過你的結果倒是反過來 XD 06/15 14:13
→ andrew43: 更正,會type I error過小。說反了。符合你的結果。但 06/15 14:17
→ andrew43: 300 vs 700才是對的方法吧。部份重覆樣本相比有問題。 06/15 14:19
→ andrew43: 因此,300vs1000的不顯著結果可能只是型二錯誤。 06/15 14:26
→ evilove: 可是一般檢驗樣本代表性都是300vs1000,怎麼解讀300vs700 06/15 22:18
→ evilove: 謝謝您 06/15 22:18
→ andrew43: 這我不清楚。或許是因為數量比例非常懸疏? 06/15 22:34
→ andrew43: 但我還是覺得這是有問題的。把抽不抽中視為一個因子,則 06/15 22:35
→ andrew43: 放在一個多因子模型中非常自然。 06/15 22:36
→ andrew43: 例如,1000硬幣各投一次分300|700二組,做2*2卡方不會是 06/15 22:38
→ andrew43: 300vs1000的正面機率而是300vs700的。 06/15 22:39
→ andrew43: 光是獨立樣本前題就說不過去惹。 06/15 22:41