對立假設 - Dr. Fish 漫游社會統計

單因子變異數分析的假設檢定

單因子變異數分析用來探討一個帶有3個或3個以上獨立群組的自變項和一個依變項之間的關係，是一種母數檢定。該統計檢定是一種綜合檢定，能夠同時比較數個群組，除了可檢驗自變項整體和依變項間的關係，還可解決執行多個獨立樣本t檢定會產生的第一類型錯誤機率增加的問題。

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。

推論統計

假設檢定是運用統計模型來檢驗研究問題的方式，也是用來測試研究人員操縱的變項是否具有效果的統計推論方法，是推論統計中最核心的部分。假設檢定的過程包含研究假設的提出、顯著水準的設定、統計檢定方法的選擇、檢定統計量和相關機率的計算與決策規則的運用等5個步驟。

推論統計

第一類型錯誤指研究人員相信自變項帶有效果，但實際上沒有效果，該錯誤的機率一般為0.05，通常用符號α來表示。第二類型錯誤指研究人員相信自變項沒有效果，但實際上帶有效果，可被接受的最大機率為0.2，通常用符號β來表示。這兩種錯誤間並非彼此獨立，而是相互消長的關係。

推論統計

檢定統計量是從樣本資料計算出來，用來評估拒絕或保留虛無假設的一個數值。概念上，檢定統計量為統計模型可解釋的變異對無法解釋的變異之比率。若數值愈大，代表結果愈不可能因為機遇而產生，所以發生的機率愈小，若小於顯著水準，即為顯著的檢定統計量，可拒絕虛無假設。