※ 引述《gsuper (綠色蘇打心)》之銘言： : ※ 引述《candsilk (cd)》之銘言： : : 以下是例子： : : 某醫學中心想檢定A治療方式對糖尿病新生兒的血糖穩定度是否有效，在去年未實 : : 行A計劃之前使用的是傳統療法，糖尿病新生兒住院期間平均血糖為65mg/dl，今 : : 使用A計劃後，隨機抽樣取出36個糖尿病新生兒的血糖，得出平均為63mg/dl，標 : : 準差為5mg/dl。 : : α=0.05檢定之。 : estimators : 1. n : 2. X bar : 3. s : 4. α : 用 t檢定 是正確 : : _ : : 因此我使用 t = X-μ / S/√n (無σ，第二層次分布) : : 但是卻被說因為樣本數夠大，故應使用第二層次的 Z 檢定，σ以S代替。 : ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : 這裡的敘述有點奇怪 : 據我所知 在生統中 : 無論 n 值是多少 : 理論上是用 Z 檢定去處理 : 但是Z檢定的σ在實際情況是無法取得的 : 才用 t檢定 來迫近 Z檢定 : 而迫近需要符合下列兩個原則 : A.母體是常態分布 : B.sample distribution 也是常態分布 : 在符合上述前提時 : 才可以套用 CLT 的最低條件 n > 30 : 用 t檢定 去迫近 Z檢定 : (其實所有生統的母數data都被假定是符合上述兩條件的......) : 就題目的 n = 36 > 30 : 而且母體和樣本分佈並沒有明顯不符合常態分佈的狀況來看 : 使用 t檢定 去迫近 Z檢定應該是正確的作法... 感謝g大的回答， 請問 是否在缺乏σ之下，母體與樣本分布為常態下， 原則上一律使用t檢定，無論n值大小？ 希望我沒有理解錯誤... 因為以前的共筆及講義上完全沒提到"依n值大小判斷檢定方式"這一段， 只約略提到n>30，稱做樣本數夠大， (樣本數夠大，是否就可視為常態分布？) 所以臨時去買來了一本書來惡補， 傅喬萍：「統計學精要」 小樣本且σ未知 -----> t test 母體σ^2未知且不相等時，先求自由度k 大樣本或σ已知 -----> Z n>30，若σ未知時以S取代之，以Z檢定檢定之。 本來很有自信可以判斷的事，好像一瞬間觀念被改變了... t與z之間，好像越看越有迷惑的感覺...... --

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