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設計好統計問題和方法找人抽樣進行統計 課本指出 假如樣本結果顯示調查目標的發生機率高於 預設的信心水準 (也就是樣本機率 > p 值 或者 > alpha) 這時候表示所得到的證據不足以推翻虛無假設 但是這樣一來就不能證實研究所提出的假說 實際上執業 許多老闆或出錢者不喜歡花了錢沒有想要的結果 有些老闆 會要負責調查的人"多做幾次"調查看看會不會得到想要的結果 例如 做一次調查沒有想要的結果就做三四次 看看會否 至少一次能得到想要的統計顯著結果 或者為了搶時間 同時 讓不同批調查團做抽樣調查 比方說三四批人同時做 然後看看 會否至少有一批人得到想要的結果 最後只發表喜歡的結果 現在回到學術(誠實)研究上 以上那些做法 如果在幾次調查中 真的出現統計顯著和不顯著結果都有的狀況 (至少有一次想要結果的狀況) 而且調查過程都沒有欺騙或失誤 這樣的結果如何以學理解釋: (1) 為何發生 (2) 結果到底統計顯著 還是不顯著 或是有別的解釋? --



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1F:→ yhliu: 有點不知所云, 至少第一段實在不知道在說什麼. 10/25 20:26
2F:→ yhliu: 不過大體上是如果研究方抽出之樣本不能符預期結果就再重抽, 10/25 20:28
3F:→ yhliu: 那麼, 總有機會抽到所要的結果. 這就好像抽獎, 抽出的沒中 10/25 20:28
4F:→ yhliu: 就再抽, 那麼總會抽到所要的獎. 因此, 這種抽一堆樣本只選 10/25 20:29
5F:→ yhliu: 擇有利的發表, 這不是做統計, 而是在騙人! 10/25 20:30
6F:→ yhliu: 這也是為什麼 meta analysis 受到質疑的一個大問題, 因為 10/25 20:31
7F:→ yhliu: 如果 meta analysis 的資料是來自已發表弄究, 它並不能化表 10/25 20:32
8F:→ yhliu: 所有研究結果. 因為 "不顯著" 的如果版發表的機率遠小於 10/25 20:33
9F:→ yhliu: "顯著" 的. 10/25 20:34







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