作者saltlake (SaltLake)
看板Statistics
標題[問題] 決策涉及非單一度量
時間Fri Aug 16 07:51:58 2024
請問，假如設計方案中涉及非單一度量，則假說或者實驗該
如何設計?
例如，今天要設計一臺新的跑車，希望新車能比目前產品
車有:達到時速百公里的更短時間，單次加滿油的更長續行距
離，車禍翻覆時低變形的車架。
那麼設計統計推論的時候，是把每個設計目標各別做一個
虛無與對立假說去進行，還是需要把它們整合成一個進行?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.36.200.4 (臺灣)
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1F：→ andrew43: 了解一下多變量分析 08/16 08:36
一種最直接了當的作法是把這些單一度量轉換成一個單獨的總體
度量。例如本來有三個單一度量，把它們用一個權重平均結合成一個。
m_totall = w_1*m_1+w_2*m_2+w_3*m_3; sum( w_i, i = 1 to 3 ) = 1
但是這種做法的前提是，我們有合理的理論基礎(或者解釋)，去指定那
些權重。
萬一沒有呢?
※ 編輯: saltlake (114.36.194.30 臺灣), 08/17/2024 07:39:42
2F：→ yhliu: 沒有一定的做法, 可能會分項做比較, 也可能做一個彙總評分. 08/17 08:48
3F：→ yhliu: 多變量的方法當然也可以. 08/17 08:50
倘分項作比較，需要調整統計顯著性嗎? 理由呢?
※ 編輯: saltlake (114.36.194.30 臺灣), 08/17/2024 10:21:31
4F：→ yhliu: 理論上應如同多重比較那樣做調整,實務上可能沒人做? 08/19 08:47
5F：→ yhliu: 因為例如做三項兩群體之比較,在兩群體無差別時,三項來0定至 08/19 08:49
6F：→ yhliu: 少一個顯著的機率,也就是整體型一誤機率,可能高達單項檢定 08/19 08:51
7F：→ yhliu: 之顯著水準的3倍. 仿多重比較的方法,也可以對所有項目先做 08/19 08:52
8F：→ yhliu: 一個多變量的檢定,如果差異顯著,再分別做各單項的普通檢定. 08/19 08:54
9F：→ yhliu: 如果對立假說是有方向性的,整體多變量檢定的對立假說也應是 08/19 08:55
10F：→ yhliu: 同樣的方向. 如果結果是有些項目符合所要的方向,有些項目卻 08/19 08:56
11F：→ yhliu: 相反,這已不是調整的問題,而是多目標如何泱策的問題,就好像 08/19 08:58
12F：→ yhliu: 比較兩種藥,目標或比較項目有治癒率,恢復所需時間,不良副作 08/19 09:00
13F：→ yhliu: 用,結果 A藥比 B藥治癒率高,但恢復慢,副作用高,則要說 A/B 08/19 09:02
14F：→ yhliu: 那種藥好,就需要綜合評估,例如建立絲合指標做比較. 08/19 09:03
15F：→ yhliu: 如原問跑車的比較也是類似,當新車的改變在不同項目有好有壞 08/19 09:05
16F：→ yhliu: 時,就需要設計一個綜合指標,然後看新車的綜合指標表現是否 08/19 09:06
17F：→ yhliu: 較好. 至於綜合指標如何建,這可能不是統計學理能解決的,可 08/19 09:08
18F：→ yhliu: 能要車輛設計專業的參與,也需要了解消費者的需求(這又需要 08/19 09:10
19F：→ yhliu: 統計調查)或愛車者的參與.不過,任何綜合指標的建立,事實上 08/19 09:12
20F：→ yhliu: 離不開主觀的評估. 08/19 09:13