作者evilove (願意感動就是一種享受)
看板Statistics
標題[問題] 比較樣本、非樣本與母體
時間Mon Jun 14 23:23:20 2021
通常我們比較樣本與母體的分布時是想知道樣本的代表性
比較樣本與非樣本的分布時有甚麼意義嗎?
譬如1000所學校有300所學校加入某實驗
那我們比較這300所與剩餘的700所在學校特性上的差異
這樣有意義嗎?
謝謝!
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1F：推 hank4465: 從你舉的例回答，如果抽樣的300所跟剩餘的700所分配情形 06/15 03:18
2F：→ hank4465: 差異太大，會導致外推性不足，那就不是一個好的抽樣設計 06/15 03:18
3F：→ evilove: 請問外推性是甚麼意思? generalization? 06/15 04:07
4F：→ evilove: 如果樣本分布與母體分布沒有差異但是與非樣本有差異，要 06/15 04:10
5F：→ evilove: 麼解讀呢?謝謝您 06/15 04:11
6F：→ andrew43: 做了簡單t-test在同源母體的模擬。300vs700做法沒問題， 06/15 14:10
7F：→ andrew43: 300vs1000（300包括在1000內）會type I error過大。 06/15 14:12
8F：→ andrew43: 不過你的結果倒是反過來 XD 06/15 14:13
9F：→ andrew43: 更正，會type I error過小。說反了。符合你的結果。但 06/15 14:17
10F：→ andrew43: 300 vs 700才是對的方法吧。部份重覆樣本相比有問題。 06/15 14:19
11F：→ andrew43: 因此，300vs1000的不顯著結果可能只是型二錯誤。 06/15 14:26
13F：→ evilove: 可是一般檢驗樣本代表性都是300vs1000，怎麼解讀300vs700 06/15 22:18
14F：→ evilove: 謝謝您 06/15 22:18
15F：→ andrew43: 這我不清楚。或許是因為數量比例非常懸疏？ 06/15 22:34
16F：→ andrew43: 但我還是覺得這是有問題的。把抽不抽中視為一個因子，則 06/15 22:35
17F：→ andrew43: 放在一個多因子模型中非常自然。 06/15 22:36
18F：→ andrew43: 例如，1000硬幣各投一次分300|700二組，做2*2卡方不會是 06/15 22:38
19F：→ andrew43: 300vs1000的正面機率而是300vs700的。 06/15 22:39
20F：→ andrew43: 光是獨立樣本前題就說不過去惹。 06/15 22:41