作者ybeei (ybeei)
看板Statistics
标题[问题] power of T test
时间Thu Nov 3 19:33:20 2016
小弟是医疗相关的背景, 是统计的新手, 在coursera上面选了一些统计的课程
最近读到假设检定的power
上面的说明是用 Z test
假设 H0: u = u0, Ha: u > u0
power = P(Z > Z(1-alpha) - (ua-u0)/(sigma/sqrt(n)) | u = ua)
此处sigma是母群体的standard deviation
ua是假设Ha: u=ua
alpha = type 1 error
sqrt: square root
我的问题是, 若是改成 student T test, 仍然可以成立吗, 就是变成:
power = P(T > T(1-alpha) - (ua-u0)/(s/sqrt(n)) | u = ua)
此处s是sample standard deviation
T的degree of freedon = n-1; n=sample size
似乎推导的过程没有特别的问题(或是有问题但是没看出来),
但是好像google不太到.
虽然T test要假定sample来自normal distribution.
但是要得知sample的SD还是比母群体的SD还容易
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※ 编辑: ybeei (180.176.124.168), 11/03/2016 19:34:20
1F：→ andrew43: 通常sigma未知的情况会利用Noncentral t-distribution 11/04 01:42
2F：→ ybeei: 为什麽不能用student t test呢 11/04 22:58
3F：→ ybeei: 另外我想问t test的power要怎麽计算 11/04 23:01
4F：→ ybeei: 刚刚google了一下noncentral t distribution 11/04 23:40
5F：→ ybeei: Ha的distribution不是t, 是non-central t 11/04 23:41
6F：→ ybeei: 所以对t test的power计算便很复杂 11/04 23:42
7F：→ ybeei: 有种恍然大悟的感觉, 感谢指导 11/04 23:42
8F：→ ybeei: 不过noncentral t distribution还是要用到sigma 11/04 23:51