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學生分布測試有獨立雙樣本測試和成對樣本測試兩種。 雖然它們用來測試的統計量之分子都是兩樣本目標統計 量的差值,例如平均值或者比例值,但是在分母方面, 兩種測試方法的公式並不相同。 請問有甚麼測試的方法可以確認所用的學生測試法是正 確的? --



※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.44.197.88 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Statistics/M.1579013766.A.259.html
1F:→ andrew43: 完全由實驗設計決定。先判斷可以從母體中隨機抽出的單位 01/14 23:09
2F:→ andrew43: 是什麼就可以判斷了。 01/14 23:09
有測試數據比較能客觀佐證判斷的正確性。尤其當要向判斷與自己不同的上級 解釋自己的判斷才是正確的時候。因此才想問有否客觀的驗證(佐證)方法。 ※ 編輯: saltlake (114.44.197.88 臺灣), 01/15/2020 00:38:28 這有點像高中數學解排列組合的問題,一個問題的解法遇到不只一種看法。 爭執到最後最能說服人的方式是,一個個把排列組合的方式列出來。事實擺 在眼前,才能杜絕爭議。 ※ 編輯: saltlake (114.44.197.88 臺灣), 01/15/2020 00:40:24
3F:→ andrew43: 那你可以告訴他如果是獨立樣本(或配對樣本)會是怎樣的 01/15 01:43
4F:→ andrew43: 的方式收集資料,而事實並非如此。應該有足夠說服力。 01/15 01:44
5F:→ andrew43: 若有不容易判斷的情況,通常是對隨機樣本的意義有誤解, 01/15 01:47
6F:→ andrew43: 例如沒能看出區集存在、自以為是獨立樣本但其實不是... 01/15 01:48
7F:→ andrew43: 或是其實設計更加複雜而不是單純這二種方案能解決。 01/15 01:49
8F:→ yhliu: 沒有任何 "測試" 可用來證實樣本的獨立性, 除了對樣本取得 01/15 19:28
9F:→ yhliu: 方式分析以外. 既然有疑問, 不如把樣本取得情形說出來, 讓 01/15 19:30
線性獨立可以靠計算正交性的值做核對,統計獨立性沒有一個衡量的量供核對? 不說準確確認,連估計獨立程度的衡量標準都沒有? ※ 編輯: saltlake (114.44.197.88 臺灣), 01/15/2020 19:32:43
10F:→ yhliu: 版友幫你分析解釋. 01/15 19:31
11F:推 andrew43: 沒有辦法。完全由設計決定。 01/15 19:53
用下列關係檢視呢? 若統計獨立則協變異數為零 那麼 若協變異數不為零則非統計獨立 ※ 編輯: saltlake (114.44.197.88 臺灣), 01/15/2020 20:20:41
12F:→ evilove: 要看實驗設計 01/15 20:58
13F:→ andrew43: 就算共變方為0也不表示獨立樣本。共變方非0也不表示配對 01/15 21:08
14F:→ andrew43: ,還有可能存在其它原因造成不獨立。 01/15 21:19
比方說那些因素? ※ 編輯: saltlake (114.44.197.88 臺灣), 01/16/2020 00:51:35
15F:→ andrew43: 例如獨立樣本設計但以有問題的方式抽樣造成非獨立。 01/16 02:13
16F:→ andrew43: 主觀上要營造獨立樣本,但抽樣不獨立剛好撞上未考慮潛在 01/16 02:22
17F:→ andrew43: 因子,看似獨立樣本但共變方由於該因子作用就跑出來了 01/16 02:23
18F:→ yhliu: 不說零相關不代表獨立, 就是兩獨立樣本資料卻強將任意配對, 01/16 07:04
19F:→ yhliu: 其相關係數也不必為0. 舉個植端例子, 兩獨立樣本資料各自排 01/16 07:06
20F:→ yhliu: 序後予以配對, 將呈現高度相關. 01/16 07:07
21F:→ yhliu: 不追究樣本如何取得而只追求計算, 這不是做統計, 而是在玩 01/16 07:10
22F:→ yhliu: 數字. 01/16 07:10
23F:→ canandmap: 抽樣很重要怎麼可以不討論抽樣方式呢? 01/16 12:24







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