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在版上搜尋幾個與自由度相關的問題後,發現大家的問題比我想知道的難很多。 教科書裡也找不到相關的例子,不知道自己的盲點該怎麼解決。 雖然例子是實際實驗所測得的,但是很難以三言兩語描述清楚。 所以現在提出的情境是一個類比的問題: 假設有A, B兩個物體,各取樣測量其質量、體積5次取平均值 (實驗中測過體積的樣品無法再測其質量,反之亦然) 得到A質量m_A,B質量m_B,得到A體積v_A,B體積v_B。 各自求得平均及SE。現欲以t test比較A, B兩物體之密度。 密度計算:d_A = m_A-bar / v_A-bar, 密度的SE: d_A * ((SE(m_A)/m_A-bar)^2 + (SE(v_A)/v_A-bar)^2)^0.5 如果要使用t test就必須知道df,原本並沒有想太多就直接使用 5 - 1 = 4。 但又想起各別的密度是兩項相除的結果,倘若兩項的取樣數不同就無從參考起了。 想了幾天後,又覺得是 5 + 5 - 2 = 8。但自己統計相關的知識實在不是很足夠。 所以特來請教各位,希望能破除自己的盲點。謝謝! 此外,"R"所使用的t.test似乎只能用於一群數字,而無法檢定此例中的密度。 現在仍是使用Excel列出t test的p-value表進行分析。 --



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◆ From: 140.120.104.77 ※ 編輯: muscidae 來自: 140.120.104.77 (02/13 14:03)
1F:→ yhliu:複雜的統計量, 且樣本數甚小, 難以用 t 分布近似. 02/13 17:16
2F:→ andrew43:有趣的問題. 02/14 00:35
3F:→ andrew43:不知道我想的對不對:這個要用t-test可能不太容易。 02/14 00:38
4F:→ andrew43:因為沒辦法取得重覆樣本(沒辦法同時量重量和體積)。 02/14 00:39
5F:→ andrew43:不知道大樣本的條件下建構Z值來檢驗有沒有可能? 02/14 01:10
6F:→ muscidae:我讀到一些資料建議:樣本數小要使用無母數的分析方式, 02/14 10:21
7F:→ muscidae:但是要用來分析此例中的密度,感覺更不可能了。 02/14 10:23
8F:→ yhliu:他是 A, B 各測量 m 及 v 5次, 得平均值為 m 及 v 真值之估 02/14 18:09
9F:→ yhliu:計, 然後據此計算密度估計, 目的要比較 A, B 兩物之密度是否 02/14 18:10
10F:→ yhliu:相等. 若測量次數夠多, 而不僅是 5次, 可引用 delta-method 02/14 18:12
11F:→ yhliu:主張密度估計值之布抽樣分布近似常態. 但僅測量5次不宜做此 02/14 18:14
12F:→ yhliu:假設. 02/14 18:14
13F:→ muscidae:嗯,所以首先要增加樣本數。並且確認抽樣分布近似常態。 02/17 10:57
14F:→ muscidae:然後進行Z檢定,那樣本數取>30是否恰當? 02/17 11:01
15F:→ muscidae:密度標準差可以使用此例中之SE計算公式,代入計算嗎? 02/17 11:02
16F:→ yhliu:(1) 要各測量幾次才足以引用 delta-method 主張近似常態我不 02/18 18:22
17F:→ yhliu: 清楚. 02/18 18:22
18F:→ yhliu:(2) m 及 v 測量時難免有相關. 你引用的公式是假設它們是獨 02/18 18:23
19F:→ yhliu: 立的. 究竟能不能假設獨立進行計算我不能肯定. 02/18 18:24
20F:→ yhliu: 嗯, 凡看你的說明, 體積與質量不是測同一物的, 那麼假設 02/18 18:26
21F:→ yhliu: 它們獨立是可以的. 不過, 這樣可能至少體積的測量次數可 02/18 18:27
22F:→ yhliu: 能需要更大些. 02/18 18:28
23F:→ yhliu:理論上, 當測量數夠多, 使得 m 及 v 的平均, 也就是真值的估 02/18 18:29
24F:→ yhliu:計值可以視為常態變量之觀測值. 在兩者相互獨立的假設之下, 02/18 18:31
25F:→ yhliu:密度的估計是兩個(相互獨立的)常態變量相除, 結果並不是常態 02/18 18:32
26F:→ yhliu:分布. d = m/v 是否能用常態近似, 除了 m 要近似常態之外, 02/18 18:33
27F:→ yhliu:v 的變異係數應該要夠小吧. 02/18 18:34
28F:→ muscidae:謝謝大家,雖然實驗設計變得很困難。但是釐清了我不少盲點 02/19 11:56







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