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[讨论] 检验水准α、Ⅰ型错误α和p值三者之间的关系

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深蓝的海 发表于 2012-9-30 00:24:51 | 显示全部楼层 |阅读模式

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x
. G3 X. C3 u+ y3 M" U9 E
  p值的意义:当零假设成立时,我们凭借样本中的所见的X去拒绝零假设,有可能范假阳性错误,假阳性错误的概率就是p。% k( ^6 b3 B0
" H5 O2 d$ O: y/ \& H8 _+ Jp越小越有理由拒绝H0,犯Ⅰ型错误的可能性越小。”/ }" v# E; V0 v& q* J" m7 m5 V
" L6 [( a. s5 i* a- u% x5 m! w* |
犯第一类错误的概率为ALpha,与样本量无关,犯第二类错误的概率beta与样本量有关。本题的用意就是提醒大家:不能简单地说:样本量越大,P值越容易小,只有当H1成立情况下,样本量越大,P值越容易小。
) D4 k) n" O( e$ t+ c. p3 k/ {
6 K. |- D- w0 c6 q$ m
/ T( t( c* o( Y! u这几句都是书上和老师的话不是矛盾了吗
* P! c% S3 ]3 w+ N* b
wethen 发表于 2012-9-30 09:28:47 | 显示全部楼层
犯第一类错误的概率为ALpha,与样本量无关,犯第二类错误的概率beta与样本量有关。本题的用意就是提醒大家:不能简单地说:样本量越大,P值越容易小,只有当H1成立情况下,样本量越大,P值越容易小。
; ]4 O" X, _8 B% {
4 d2 @: [- J$ _8 }4 w
    这段话从理论上来说确实没错。然而在实际中,我们怎么可能知道具体是H0应该成立还是H1应该成立。当然我们更希望H1成立,所以通常是增大样本含量以增加Power。我个人认为我们更应该从实际上来考虑问题。
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sampson2010 发表于 2013-4-2 00:14:40 | 显示全部楼层
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