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[统计应用] 假设检验_样本量与P值

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药生
发表于 2018-3-12 15:07:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 kslam 于 2018-3-12 15:08 编辑

P值与样本量的大小有关联,当样本量小的时候,数据之间的差别即使很大,P值也可能很大; 当样本量大时,数据之间的差别即使很小,P值也可能显示有显著性差异。

使用以下Minitab案说明样本量可以改变t假设检验显著性。

案例 1

样本量=50

P (0.320) >α (0.05):均值的差值在统计意义上不显著(不拒绝 H0)

案例 2

样本量=300

P值 (0.015) ≤ α (0.05):均值的差值在统计意义上显著(拒绝 H0, 接受H1 )


即使这两种情况具有相同的方法和标准差,这些例子清楚地说你可以根据样本量来操纵假设检验的结论或导致错误的结论。





t 检验.jpg
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药士
发表于 2018-3-12 23:53:34 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2018-3-13 07:40:50 | 显示全部楼层
谢谢。很好!学习
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药生
发表于 2018-3-13 07:41:59 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2018-3-13 09:57:19 | 显示全部楼层
那么到底该抽取多大的样本才是最合适的呢?请听kslam老师下回讲解
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药徒
发表于 2018-6-29 14:52:58 | 显示全部楼层
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大师
发表于 2018-6-29 16:38:44 | 显示全部楼层
hml4504458 发表于 2018-3-13 09:57
那么到底该抽取多大的样本才是最合适的呢?请听kslam老师下回讲解

功效和样本量,可以解决这问题。
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