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比較 Ho 和 Hi

比較 Ho 和 Hi. Ho ( 齁 = 沒差啦 ) 一個母群. Hi ( 嗨 = 有差異 ) 兩個母群. 第一類型錯誤. Ho 正確，卻拒絕了 Ho 時，所犯的錯誤 拒絕 ( 齁，沒差啦 )  接受 Hi ( 嗨，有差別 ) 的錯誤 其實是一個母群，卻被視為兩個不同的母群的錯誤 α 訂得較低的錯誤 見鬼了的錯誤. 第二類型錯誤. Ho 為假，卻接受 Ho 時，所犯的錯誤 接受 ( 齁，沒差啦 )  拒絕 Hi ( 嗨，有差別 ) 的錯誤 其實是兩個母群，卻被視為一個母群的錯誤 α 訂得較高的錯誤 太謹慎的錯誤. 如何 計算 β.

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比較 Ho 和 Hi

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Presentation Transcript

  1. 比較 Ho和 Hi • Ho • (齁=沒差啦) • 一個母群 • Hi • (嗨=有差異) • 兩個母群

  2. 第一類型錯誤 • Ho正確，卻拒絕了Ho時，所犯的錯誤 • 拒絕(齁，沒差啦)接受Hi (嗨，有差別)的錯誤 • 其實是一個母群，卻被視為兩個不同的母群的錯誤 • α 訂得較低的錯誤 • 見鬼了的錯誤

  3. 第二類型錯誤 • Ho為假，卻接受Ho時，所犯的錯誤 • 接受(齁，沒差啦)拒絕Hi (嗨，有差別)的錯誤 • 其實是兩個母群，卻被視為一個母群的錯誤 • α 訂得較高的錯誤 • 太謹慎的錯誤

  4. 如何計算 β • 將焦點聚集在第二個母群（常態分配） • 計算出灰色區域的面積 • Z2.33-Z1.86=Z.47

  5. 統計考驗力 1-β • 正確拒絕Ho的能力 • 拒絕(齁，沒差啦)接受Hi (嗨，有差別)，但是沒犯錯 • 是第一類型錯誤的顛倒 • 拒絕(齁，沒差啦)接受Hi (嗨，有差別)的錯誤 • 有差，且真的有差的Power

  6. 只差一點點 • P. 236 • 將 α 定得寬鬆一些 • 增加 N 樣本人數 • 不切實際和不夠嚴謹的

  7. 兩個平均數的差異考驗

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