※ 引述《gsuper (绿色苏打心)》之铭言： : ※ 引述《candsilk (cd)》之铭言： : : 不好意思，我想请教一个简单的统计问题。 : : 几年前我所学的生物统计，印象中若未知 母群体标准差σ的话，则需使用t检定。 : : 手上的生物统计共笔也是写这样， : : 但不诲言，课堂上教的是基础概念，也就是只要会判断就好，不必实算。 : : 以下是例子： : : 某医学中心想检定A治疗方式对糖尿病新生儿的血糖稳定度是否有效，在去年未实 : : 行A计划之前使用的是传统疗法，糖尿病新生儿住院期间平均血糖为65mg/dl，今 : : 使用A计划後，随机抽样取出36个糖尿病新生儿的血糖，得出平均为63mg/dl，标 : : 准差为5mg/dl。 : : α=0.05检定之。 : estimators : 1. n : 2. X bar : 3. s : 4. α : 用 t检定 是正确 : : _ : : 因此我使用 t = X-μ / S/√n (无σ，第二层次分布) : : 但是却被说因为样本数够大，故应使用第二层次的 Z 检定，σ以S代替。 : ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 什麽是"第二层次分布"跟"第二层次的 Z 检定"? 没听过这种说法耶.... : 这里的叙述有点奇怪 : 据我所知 在生统中 : 无论 n 值是多少 : 理论上是用 Z 检定去处理 呃....这是哪来的说法啊.... : 但是Z检定的σ在实际情况是无法取得的 : 才用 t检定 来迫近 Z检定 : 而迫近需要符合下列两个原则 : A.母体是常态分布 : B.sample distribution 也是常态分布 : 在符合上述前提时 : 才可以套用 CLT 的最低条件 n > 30 ?? 看不懂 CLT跟A假设没关系吧 什麽叫 sample distribution 也是常态分布? Isn't A + random sample => B ? : 用 t检定 去迫近 Z检定 : (其实所有生统的母数data都被假定是符合上述两条件的......) 没听过生统data都被假定是normally distributed 这回事 : 就题目的 n = 36 > 30 : 而且母体和样本分布并没有明显不符合常态分布的状况来看 : 使用 t检定 去迫近 Z检定应该是正确的作法.... n=36 也算小样本 (30 is just a rule of thumb) 小样本的检定见仁见智啦, 如果你很有信心 population distribution is not heavily skewed, 那用normal appoximation 也无妨 如果不是很确定 通常我会用nonparametric tests, such as the Kruskal-Wallis test. : : 请问是我观念有误，还是生物统计学和统计学有差异？ 生物统计不过就是统计应用於生物医学研究罢了 : : 如果是这样的话，那第三层次也可以由此推论吗？ : : (样本数>30，t检定->Z检定) 什麽"第三层次"? ※ 编辑: bmka 来自: 71.251.56.209 (04/28 10:33)