作者canvanss (canvanss)
看板Statistics
标题[问题] 母体与样本的适合度检定问题
时间Sat Apr 19 01:43:04 2008
最近在做抽样时遇到了一个检定的问题，请教一下大家
举例来说，自母体做随机抽样，抽了30%的样本
抽样完之後，想要看看抽样是否OK
所以取了几个人口统计变数，如性别、年龄、教育程度（都是类别变数）
做适合度检定（齐一性检定）来判断
也就是看母体中这些人口统计变数分布情况与样本是否一致
但因为母体很大，抽完样之後的样本还是很大，大概几万笔的资料
所以好像导致检定不易通过（这点我不是很确定）
我的想法是因为样本很大，抽样出来差一点点就会导致卡方值暴增
所以检定就不会通过了～～
想问问大家，是否有其他检定适用於这种超大样本的情况？或是该做什麽调整呢？
先谢谢各位了～～
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 123.194.182.130
1F：推 bmka:What's your null hypothesis? 04/19 02:14
2F：→ canvanss:虚无假设是母体与样本在人口统计变数上分布一致 04/19 02:29
3F：→ canvanss:所以我是希望p-value越大越好，不要拒绝虚无假设 04/19 02:30
4F：推 bmka:Wrong answer.再仔细想想好吗?这真的是你要的null hypothesis 04/19 03:55
5F：推 chungyuandye:母体很大,抽完样之後的样本还是很大=>抽样方法有误～ 04/19 07:46
6F：→ chungyuandye:台湾2300万人选总统，抽1068；那天中共要是能民选 04/19 07:47
7F：→ chungyuandye:那要抽多少人～～～ 04/19 07:49
8F：推 bmka:楼上的...样本大不代表"抽样方法"有误吧 04/19 08:30
9F：→ canvanss:先谢谢大家的指教，虚无假设是因为沿用原来适合度检定 04/19 20:16
10F：→ canvanss:所以把虚无假设设为母体与样本在人口变数分布一致 04/19 20:19
11F：→ canvanss:样本很大则是原先就设定要用这麽多资料来作分析 04/19 20:20
12F：推 bmka:先讲想法:A null hypothesis is what you want to reject. 04/19 20:20
13F：→ bmka:but in this example it is not the intention to reject 04/19 20:23
14F：→ bmka:the hypothesis that "they" are equal, right? 04/19 20:24
15F：→ bmka:再说做法: I don't see how the hypothesis can be 04/19 20:25
16F：→ canvanss:YES 04/19 20:26
17F：→ bmka:formulated, unless you know the population parameter 04/19 20:26
18F：→ bmka:value. 04/19 20:27
19F：→ bmka:Good. That's why I say you set the null hypothesis wrong. 04/19 20:27
20F：→ canvanss:先谢谢bmka，所以我应修正虚无假设为"母体与样本不一致" 04/19 20:56
21F：→ canvanss:那麽再请教一下，我有母体参数，因此可以进行检定 04/19 20:56
22F：→ canvanss:在此虚无假设下，我的检定统计量应修正为何？ 04/19 20:57
23F：→ canvanss:原来是sum((O-E)^2/E)，O是观察值次数（样本） 04/19 20:57
24F：→ canvanss:E是理论值次数（母体） 04/19 20:57
25F：→ canvanss:是不是原来计算出的1-pvalue变成新的pvalue' 04/19 20:58
26F：推 bmka:Google "equivalence test". No, the new p-value is not 04/19 21:17
27F：→ bmka:1-p 04/19 21:18