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显著性检定.pptx

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1、Section 6.2Tests of Significance顯著性檢定 例題6.7:自由球射手某人宣稱自由球命中率有80%。實地投射結果顯示投20球中8球。命中率有80%的射手,實地投射只有8/20命中率的機會不大。結論:命中率有80%不可信。命中率有80%自由球射手投20球命中的次數應服從二項分配 B(20,0.8)。命中的次數小於或等於的 8 機率約為 0.0001。即重覆實地投射20球10,000次只中8球以下的情形約只發生一次。顯著性檢定的理論基礎假設宣稱的敘述為真(命中率有80%),可得實驗結果發生的可能性很低,則該實驗結果的發生(實地投射20球中8球),即為宣稱的敘述不真的好證

2、據。“Prove by Contradiction”例題6.8:可樂甜度檢定可樂公司以實地品嚐的方式,檢驗健怡可樂甜度的衰減。由受過訓練的品嚐員,在比較過標準甜度飲料之後,對新鮮的健怡可樂的甜度給予 110的分數。將健怡可樂以高溫儲存一個月後(相當於室溫儲存四個月),再對健怡可樂的甜度評分數。例題6.8:可樂甜度檢定(續)10位品嚐員對儲存前、後健怡可樂甜度評分差資料如下:2.0 0.4 0.7 2.0 -0.4 2.2 -1.3 1.2 1.1 2.3大部分資料為正,顯示的甜度衰減,但衰減量不大。該實驗結果(的發生),是否為“健怡可樂儲存後甜度會衰減”的證據?宣稱的敘述應為“健怡可樂儲存後甜

3、度不變”。可樂甜度實例檢定推論假設品嚐員對甜度衰減評分(指二次甜度評分之差)X 服從常態均值為 m 且其標準差為 s=1。令十位品嚐員對甜度衰減評分平均值為 ,若“健怡可樂儲存後甜度不變”即m=0,則 甜度衰減評分平均數的分配圖形m=0在m=0 時,的樣本分配可樂甜度檢定推論在 m=0下,觀察結果10位品嚐員對健怡可樂甜度衰減評分樣本平均值為 落在該分配較不會發生的區域(如下圖)。該資料的發生(衰減評分平均值為1.02),即為“健怡可樂儲存後甜度不變”敘述不真的好證據。甜度衰減評分平均數的分配圖形m=0在m=0 時,的樣本分配顯著性檢定的詞彙檢定假說(Testing Hypotheses):虛

4、無假說(Null Hypothesis)及對立假說(Alternative Hypothesis)單邊(one-sided)或 雙邊(two-sided)p-值(p-value)檢定統計量(Test Statistic)統計顯著性(Statistical Significance)檢定假說-虛無假說虛無假說(null hypothesis):統計檢定中被用來檢定的敘述,通常記為H0檢定一般設計為掌握反對虛無假說的證據強度虛無假說 H0常用“無效果”或“無差異”表達“健怡可樂儲存後甜度不變”,即 H0:m=0檢定假說-對立假說對立假說(alternative hypothesis):檢定中與虛無

5、假說對立的敘述,通常記為Ha 或H1。對立假說多為欲尋找證據支持的假說單邊檢定:Ha:m 0 表“健怡可樂儲存後甜度衰減”Ha:m 0,即結論為:有足夠的證據支持“健怡可樂儲存後甜度衰減”之假說。P-值的計算實例圖示(續)m=0在m=0 時,的樣本分配 p-值=0.0006假說的敘述虛無假說為H0:m=0 時,依實際需要有單邊對立(one-sided alternative)假說如 m 0(例6.8)或 m 0,因此 P-值為 事件 的機率。統計顯著性若以資料計算的 p-值小於或等於顯著水準 a,則稱該資料在顯著水準a 之下具有統計顯著性(statistical significant at

6、level a)。If ,we say that the data are statistically significant at level a.母體平均數 m 的檢定步驟敘述檢定假說由未知平均數 m 的常態母體,選出一組隨機樣本,樣本數為 n欲檢定母體平均數為某特定數 m0,則虛無假說 H0:m=m0選定並計算檢定統計量檢定統計量為樣本平均數 ,樣本值為母體平均數的檢定步驟(續)找出 P-值標準化之檢定統計量又稱為單樣本 z 統計量,在 H0 為真之下,服從標準常態。以樣本值 代入得 z 值,則在對立假說 Ha:m m0 時,P-值為P(Z z)例題6.12 雙邊檢定計算實例假設標準化檢

7、定統計量樣本值為 z=1.7,則 P-值為 或 的機率。雙尾檢定計算實例圖示m=0 P-值=0.0892單母體平均數 m 的檢定由常態母體(平均數m未知,標準差s 已知)選出一組樣本數為 n 之SRS欲檢定虛無假說 H0:m=m0標準化之檢定統計量樣本值為單母體均數的檢定(續)以 為標準化之檢定統計量,則對應於對立假說之 P-值為Ha:m m0 之 P-值為 Ha:m m0 之 P-值為 Ha:m m0 之 P-值為 例題6.13 高階主管平均血壓檢定衛生署統計3544男性血壓平均為128,標準差為15。某大公司72位高階主管平均血壓為126.07,欲檢定與全國資料是否不同。假設標準差仍為15

8、。檢定假說 H0:m=128 vs.Ha:m 128標準化之樣本值為P-值為結論為:沒有足夠的證據宣稱該公司高階主管平均血壓與全國資料不同。高階主管平均血壓檢定圖示m=0 P-值=0.2758例題6.14 數學能力評量的檢定NAEP調查顯示 275分或以上代表具有結算支票簿的能力。840位隨機男性的樣本平均數為272分,假設已知標準差s=60。檢定假說 H0:m=275 vs.Ha:m 275標準化之樣本值為p-值為結論為:樣本平均分數低於 272分在100次的調查中約發生7次,勉強可宣稱母體平均數小於275分,但尚未達到0.05的顯著水準。數學能力評量的檢定圖示m=0 P-值=0.0735固

9、定顯著水準檢定以固定顯著水準a 來要求拒絕虛無假說所需證據的程度。常用的顯著水準有0.05,0.01及0.001等。以 P-值檢定時,若 P-值小於顯著水準a 則拒絕虛無假說。以固定顯著水準檢定時,則需用臨界值(critical value)為工具,做為以標準化觀察值,判斷是否拒絕虛無假說的界線。上 p 臨界值在標準常態曲線圖下,z*右方的面積為 p則稱 z*為上 p 臨界值。可查表。m=0面積為 p下 p 臨界值在標準常態曲線圖下,-z*左方的面積為 p則稱 z*為下 p 臨界值。可查表。若-z*為下 p 臨界值,則z*為上 p 臨界值。m=0面積為 p例題6.15 固定顯著水準檢定檢定假說

10、 H0:m=275 vs.Ha:m m0。若 則宣稱 Ha:m m0。(上 a/2)臨界值為 ,則若 則宣稱 Ha:m m0。例題6.16 雙邊固定顯著水準檢定例6.4(續):欲檢定成份是否為0.86%H0:m=0.86 vs.Ha:m 0.86 已知標準差s=0.0086,平均數 標準化之 z 值為雙邊檢定顯著水準0.01,則(上 a/2=0.005)臨界值 z*=2.576。,所以在顯著水準0.01下,拒絕 H0,宣稱 m 0.86。雙邊固定顯著水準檢定圖示面積為0.005面積為 0.005a=0.01下不顯著a=0.01下顯著a=0.01下顯著雙邊信賴區間檢定若m 之100(1-a)%信

11、賴區間不包括 m0,則在顯著水準a 下,雙邊顯著檢定拒絕 H0:m =m0例題6.17 雙邊信賴區間檢定例6.4(續):m 之99%信賴區間為 因m0=0.86不在99%信賴區間內,故在顯著水準0.01下,雙邊顯著檢定拒絕 H0:m =0.86因m0=0.85在99%信賴區間內,在顯著水準0.01下,雙邊顯著檢定不拒絕 H0:m =0.85信賴區間檢定圖示0.840.850.860.83無法拒絕 H0:m=0.85拒絕 H0:m=0.86fRiUmXp#s&v)z0C3F7IaLdPgSkVnYq$t*w-A1D5G8JbNeQhTlWo#r%u(y+B2E6H9LcOfRjUmXp!s&w)

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