作者saltlake (SaltLake)
看板Statistics
標題[問題] 不同假說設計卻等效
時間Tue Jun 25 21:31:00 2024
當我們想測試新藥的效果是否比標準藥的效果更好的時候，
直觀想，假說的設計應該是:
Hn: mu1 <= mu0 v.s. Ha: mu1 > mu0, given alpha
但是忘了哪邊看到的網路文章提到，以下兩種設計是等效的，且都能
達到測試新藥效果是否優於標準藥效之目的。
設計一︰
Hn: m1 = mu0 v.s. Ha: m1 /= mu0, given alpha
進行實驗後先看實驗數據是否統計顯著的(p-value < alpha/2)
(即推翻虛無假說)，
然後看實驗測得的藥效，實驗組的是否大於控制組的；倘是者
，則新藥效果更好。
設計二:
Hn: mu1 <= mu0 v.s. Ha: mu1 > mu0, given alpha
統計顯著判定: p-value < alpha
上面的說法是真的嗎? 為什麼? 有證明嗎?
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1F：→ recorriendo: 一個是雙尾 一個是單尾 同樣的alpha下 怎麼會等效 06/25 23:04
alpha 不同，雙尾者僅為單尾者之半
2F：→ recorriendo: 還有依你的目的 應該要專門去看關於non-inferior t 06/25 23:05
3F：→ recorriendo: rial的資料 有一些特別的眉角 06/25 23:05
※ 編輯: saltlake (220.136.204.50 臺灣), 06/26/2024 00:15:29
※ 編輯: saltlake (220.136.204.50 臺灣), 06/26/2024 00:19:12
4F：→ yhliu: 與其說 "等效", 不如說有人建議應採用 "一" 的檢定，即：不 06/26 09:56
5F：→ yhliu: 採用單邊對立假說檢定(單尾檢定), 而一律用雙邊對立假說檢 06/26 09:58
6F：→ yhliu: 定。不過，這種想法無非是做這種主張者認為其型一誤機率太 06/26 10:00
7F：→ yhliu: 高，既如此，仍採單邊對立假說，但顯著水準折半，更符應用 06/26 10:02
8F：→ yhliu: 另者，也有一理由是說本來就可能有 "較好" 與 "較壞" 兩種 06/26 10:03
9F：→ yhliu: 變化之方向，何故偏取一方？但這完全看應用目的，研究者關 06/26 10:05
10F：→ yhliu: 心的是 "有沒有改善", 因此對立假說只取單邊是自然的。 06/26 10:06
11F：→ yhliu: 結語：當研究目的只關注單邊時，當然對立假說只取單邊； 06/26 10:08
12F：→ yhliu: 至於是否顯著水準要減半，不應從雙邊與單邊對立假說之比較 06/26 10:10
13F：→ yhliu: 來看，完全應著眼於能容許多大的型一誤發生機率。 06/26 10:11
請問有文獻透過數學推導證明這兩種方式等效嗎? 或者用數值實驗的方式證實
這兩種方式等效?
14F：→ andrew43: 簡單回答是，若只想確認「效果更好」可用單尾；若要看 06/26 17:43
15F：→ andrew43: 「效果是否相同」用雙尾。 06/26 17:44
16F：→ andrew43: 當然，「效果更好」在反應值上有特定方向才有意義，例如 06/26 17:45
17F：→ andrew43: 血壓藥效果越好總是使血壓下降。 06/26 17:46
※ 編輯: saltlake (114.36.193.7 臺灣), 07/21/2024 05:35:37