兩個相依樣本比較的統計檢定方法 Posted on 2024-10-122024-10-12 By Dr. Fish 推論統計 相依樣本是2個群組使用相同或配對參與者的一種研究設計,樣本間具有關聯性。當要比較2個相依樣本時,通常會依據依變項的測量尺度來選擇統計檢定方法,包括母數檢定的關聯樣本t檢定和無母數檢定的符號檢定、Wilcoxon配對符號等級檢定、McNemar檢定和邊際同質性檢定。
F分配的定義和F分配臨界值表的解讀 Posted on 2023-02-252023-02-25 By Dr. Fish 推論統計 F分配是社會統計裡常見的抽樣分配之一,指從一母群體中隨機抽取出來的兩個獨立樣本的變異數比之抽樣分配。F分配會受到兩個自由度數值的影響,隨著自由度的不同組合而有不同的形狀。若要使用F分配執行假設檢定,須使用F分配臨界值表去找F臨界值,才能評估是否拒絕虛無假設。
二項分配的定義和分布型態 Posted on 2022-12-162024-10-16 By Dr. Fish 推論統計 二項分配是呈現只有兩種互斥結果的一連串獨立試驗所出現的所有不同結果的機率分配,為一種間斷分配。二項分配會隨著不同的成功機率而有不同的分布型態,當成功的機率愈偏離0.5時,二項分配的偏態程度會愈高。但當試驗的次數愈多時,二項分配就會愈趨近於常態分配。
效果量的意義和測量 Posted on 2022-07-142023-08-21 By Dr. Fish 推論統計 假設檢定的過程可用來評估變項之間是否具有關聯性或自變項是否具有效果,但無法瞭解效果的大小。為了測量效果的大小,即須計算效果量。因此,效果量是指自變項效果大小或變項間關聯程度的一種客觀、標準化的測量方法,最常見為Cohen′s d、皮爾森積差相關係數和勝率比。
統計檢定力的意義和影響因素 Posted on 2022-07-012023-08-18 By Dr. Fish 推論統計 統計檢定力是指虛無假設為錯誤的情況下,一種統計檢定方法能夠拒絕該錯誤虛無假設的機率,通常用符號1-β來表示。檢定力會受到真實的對立假設、α水準、檢定的方向性、樣本大小和變異性等因素的影響,計算過程很複雜,但可借助檢定力分析軟體例如G*Power來完成。