作者x565x (把握当下)
看板Statistics
标题[问题] 型1错误的「期望值」
时间Sun Feb 7 00:27:17 2016
先解释一下，「期望值」是因为我不太确定这个状况是否可以这样解释，所以先
括弧起来，请高手协助解惑。
问题是这样：
假设有100篇使用t-test的研究（先想像成都是很单纯地做一个实验介入然後比较
差异性的研究），而其alpha值都设定为.05，则发生型1错误的「期望篇数」是否
是5篇？
会想问这个问题是因为我们看很多实验设计都会使用t-test去做验证，在这麽庞大
的科学研究世界中，有这麽多篇（远超过100篇）都使用t-test，而其alpha值也都
设定为.05（先都想像成大家都很有良心没有去操弄），那这样是否代表...
别说人为操弄或实验上的误差，其实光因统计上犯的错就够多了？
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1F：推 recorriendo: 不是! 这正好就是很多人反对科学研究用t-test的原因 02/07 02:45
2F：→ recorriendo: 因为这里的条件机率反了 Type-1 error rate 5% 代表 02/07 02:47
3F：→ recorriendo: "在没有差异的条件下 t-test达显着的机率"是5% 02/07 02:48
4F：→ recorriendo: 而不是"在t-test达显着的条件下 没有差异的机率"是5% 02/07 02:48
5F：推 circlelee: 楼上你後面讲的 是否是 type2error ? 有点像 02/07 10:36
6F：→ andrew43: 应该不是。若H0为真则100次实验约有5次仍拒绝H0。 02/07 11:39
7F：→ andrew43: 所以你如果看到文章拒绝H0，要嘛它对，要嘛typeIIerror 02/07 11:40
8F：→ andrew43: 和typeIerror没关系。 02/07 11:40
9F：→ circlelee: 拒绝h0 会犯型1误 无法拒绝h0才会犯型2误 02/07 11:42
10F：→ circlelee: and兄 您是否没陈述清楚？ 02/07 11:43
11F：→ andrew43: 谢谢，一时糊涂。 02/07 11:43
12F：→ andrew43: 请对调我的typeIIerror和typeIerror二个字。 02/07 11:44
13F：推 circlelee: good 02/07 11:46
14F：推 goshfju: 看起来会高估 0.05是max值 02/07 11:49
16F：→ x565x: 型一错误的机率不是5%吗？ 02/07 20:12