作者ybeei (ybeei)
看板Statistics
標題[問題] power of T test
時間Thu Nov 3 19:33:20 2016
小弟是醫療相關的背景, 是統計的新手, 在coursera上面選了一些統計的課程
最近讀到假設檢定的power
上面的說明是用 Z test
假設 H0: u = u0, Ha: u > u0
power = P(Z > Z(1-alpha) - (ua-u0)/(sigma/sqrt(n)) | u = ua)
此處sigma是母群體的standard deviation
ua是假設Ha: u=ua
alpha = type 1 error
sqrt: square root
我的問題是, 若是改成 student T test, 仍然可以成立嗎, 就是變成:
power = P(T > T(1-alpha) - (ua-u0)/(s/sqrt(n)) | u = ua)
此處s是sample standard deviation
T的degree of freedon = n-1; n=sample size
似乎推導的過程沒有特別的問題(或是有問題但是沒看出來),
但是好像google不太到.
雖然T test要假定sample來自normal distribution.
但是要得知sample的SD還是比母群體的SD還容易
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.176.124.168
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Statistics/M.1478172803.A.A6B.html
※ 編輯: ybeei (180.176.124.168), 11/03/2016 19:34:20
1F：→ andrew43: 通常sigma未知的情況會利用Noncentral t-distribution 11/04 01:42
2F：→ ybeei: 為什麼不能用student t test呢 11/04 22:58
3F：→ ybeei: 另外我想問t test的power要怎麼計算 11/04 23:01
4F：→ ybeei: 剛剛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: 所以對t test的power計算便很複雜 11/04 23:42
7F：→ ybeei: 有種恍然大悟的感覺, 感謝指導 11/04 23:42
8F：→ ybeei: 不過noncentral t distribution還是要用到sigma 11/04 23:51