作者x565x (把握當下)
看板Statistics
標題[問題] 型1錯誤的「期望值」
時間Sun Feb 7 00:27:17 2016
先解釋一下，「期望值」是因為我不太確定這個狀況是否可以這樣解釋，所以先
括弧起來，請高手協助解惑。
問題是這樣：
假設有100篇使用t-test的研究（先想像成都是很單純地做一個實驗介入然後比較
差異性的研究），而其alpha值都設定為.05，則發生型1錯誤的「期望篇數」是否
是5篇？
會想問這個問題是因為我們看很多實驗設計都會使用t-test去做驗證，在這麼龐大
的科學研究世界中，有這麼多篇（遠超過100篇）都使用t-test，而其alpha值也都
設定為.05（先都想像成大家都很有良心沒有去操弄），那這樣是否代表...
別說人為操弄或實驗上的誤差，其實光因統計上犯的錯就夠多了？
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1F：推 recorriendo: 不是! 這正好就是很多人反對科學研究用t-test的原因 02/07 02:45
2F：→ recorriendo: 因為這裡的條件機率反了 Type-1 error rate 5% 代表 02/07 02:47
3F：→ recorriendo: "在沒有差異的條件下 t-test達顯著的機率"是5% 02/07 02:48
4F：→ recorriendo: 而不是"在t-test達顯著的條件下 沒有差異的機率"是5% 02/07 02:48
5F：推 circlelee: 樓上你後面講的 是否是 type2error ? 有點像 02/07 10:36
6F：→ andrew43: 應該不是。若H0為真則100次實驗約有5次仍拒絕H0。 02/07 11:39
7F：→ andrew43: 所以你如果看到文章拒絕H0，要嘛它對，要嘛typeIIerror 02/07 11:40
8F：→ andrew43: 和typeIerror沒關係。 02/07 11:40
9F：→ circlelee: 拒絕h0 會犯型1誤 無法拒絕h0才會犯型2誤 02/07 11:42
10F：→ circlelee: and兄 您是否沒陳述清楚？ 02/07 11:43
11F：→ andrew43: 謝謝，一時糊塗。 02/07 11:43
12F：→ andrew43: 請對調我的typeIIerror和typeIerror二個字。 02/07 11:44
13F：推 circlelee: good 02/07 11:46
14F：推 goshfju: 看起來會高估 0.05是max值 02/07 11:49
16F：→ x565x: 型一錯誤的機率不是5%嗎？ 02/07 20:12