※ 引述《ering (真是想打昏自己)》之铭言： : 因为SAS某些检定只能跑出双尾的值 : 但我们的假说设定是单尾的 : 这时候要怎样调整呢? : 以下面的题目为例: : 已知执行two sample t-test检定後得到p value=0.04 : 且这个检定是双尾的,这个检定的结果也指出X1>X2, : (X1,X2两上面都有一杠,平均数的意思) : 当H0: M1<=M2 : Ha: M1>M2 时正确的p value为何? : 又当H0: M1>= M2 : Ha: M1<M2 时正确的p value又为何? : 我的答案是 : 在第一种假说下 : 当T值大於等於零时,正确的p value为0.04/2=0.02 : 当T值小於零时,正确p value为1-0.04/2=0.08 : 在第二种假说下 : 当T值小於等於零时,正确值为0.04/2=0.02 : T值大於零时,正确值为1-0.04/2=0.08 : 写了这麽多答案还是错 : 到底要怎样才能正确算出Adjusted p value呢? 1.为什麽1-0.04/2=0.08, 而不是1-0.04/2=1-0.02=0.98 2.不是检定 H0:X1 bar=X2 bar, 怎又冒出M1,M2? (符号要统一阿!) 已知执行two sample t-test检定後得到p value=0.04 也就是在 H0:X1 bar=X2 bar 下得到的统计量为T, 则p(t<=-T) = p(t>=T) = 0.04/2 = 0.02 又知检定的结果指出X1 bar>X2 bar (假设T>0, 因为X1 bar>X2 bar, T=(X1 bar-X2 bar)/((var(X1)+var(x2))) 所以在第一种假说下, 令t统计量的算法与two sample t-test一样, 也就是一样会得到T p-value应=1-p(t<=T)=p(t>T) 也就是等於 0.02 所以在0.02的显着水准下推翻H0: M1<=M2 --> M1>M2 在第二种假说下, 令t统计量的算法与two sample t-test一样, 也就是一样会得到T p-value应=1-p(t>=T)=p(t<T) 也就是等於 1-0.02=0.98 所以在0.98的显着水准下无法推翻H0: M1>=M2 --> M1>=M2 以上, 有错请指教... --

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