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。
皮爾森積差相關係數的假設檢定 Posted on 2022-02-212024-07-03 By Dr. Fish 相關係數 皮爾森積差相關係數的假設檢定用來檢驗兩個變項間的關係是否真實地存在於母群體中,可分為虛無假設主張ρ為0和ρ為其他數值的兩種情況。若虛無假設主張ρ為0,假設檢定使用t分配和t檢定統計量;若虛無假設主張ρ為其他數值,假設檢定則使用常態分配和標準分數。
單一樣本t檢定的假設檢定 Posted on 2022-02-022023-07-19 By Dr. Fish 平均數比較 單一樣本t檢定的假設檢定和單一樣本z檢定相當類似,皆用來檢驗一個樣本平均數是否來自於特定母群體的虛無假設,兩者差別在於單一樣本t檢定用在母群體標準差未知或樣本數小於30的情況。單一樣本t檢定使用t抽樣分配和t檢定統計量,可簡單地利用SPSS來獲得分析結果。
顯著水準和決策規則 Posted on 2021-11-192023-06-20 By Dr. Fish 推論統計 顯著水準是研究人員在資料蒐集前已決定好,用來和數據分析結果的機率值相比較的一個機率值,也是研究人員願意接受第一類型錯誤的機率值,最常使用的數值為0.05、0.01或0.001。當分析結果的機率值等於或小於顯著水準,可拒絕虛無假設;若大於顯著水準,則保留虛無假設。
研究假設的種類和寫法 Posted on 2021-11-122023-05-04 By Dr. Fish 推論統計 社會研究在資料蒐集前,須先提出具備理論基礎的研究假設。研究假設分為對立假設和虛無假設,對立假設主張自變項的效果存在,虛無假設則主張自變項的效果不存在,兩者互斥且周延。此外,研究假設還可區分為有無方向性,若具有方向性,須明確指出自變項效果的方向。