直接進入正題:
假設檢定是一種決策工具, 它可以幫你做出結論的依據, 以公平的角度, 讓數據說話.
尤其是一堆雜亂無章, 看不出規律性的數據資料, 使用假設檢定, 往往可以幫大忙.
回答第一個問題, 什麼是假設檢定?
照字面來說: 假設檢定, 將想要了解的問題, 先做2個互斥的陳述, 這2個陳述是假設性的表白.
接著利用收集的數據檢驗或檢定要相信那一個陳述.
這就是假設檢定的目的. 做出的決策品質,與你陳述的功力有關.
例如, 我想要知道:
*現在的量測儀器是否能夠準確測試產品的尺寸大小?
*生廚餘堆肥與蚓糞土對於蔬菜成長重量的差異性有多大?
*新的感冒藥有沒有比現在市面上的感冒藥效果好?
*每天運動跟都不運動, 每分鐘心跳數是否真的有差?
*推出的商品新銷售方案, 是否能讓業績成長一成以上?
舉例都舉不完, 太多了. 若是你能將你的問體量化, 都可以考慮使用假設檢定.
而假設檢定實際上可以歸納成4個步驟:
Step 1:設假設(Hypothethesis)
Step 2:定風險(Risk)
Step 3:求 P值(P-value)
Step 4: 結論 (Conclusion)
口訣就是: 設(設假設)、定(定風險)、求(求P值)、解(結論).
我還有另外一個英文口訣, 不過時機敏感, 現在不適合公開 (可以私密留言問我)
這四個步驟是用來幫助學員做初次學習用的, 因為我發現大家常常會犯一些問題:
*先做了P值出來, 然後馬後炮的設虛無與對立假設(順序錯亂, 有立場不中立之嫌)
*不會設虛無假設(H0, Null Hypothesis)與對立假設(Ha, Alternative Hypothesis).
*把虛無與對立設相反
*用錯假設檢定符號. 假設檢定是推論統計的一支, 所以是對母體參數的推論.
不是對樣本統計量的推論
*不會比P值, 做出相反的結論.
這一些看在那些專業的教授眼裡, 都是大忌!!
有些考生就是死在其中幾點, 閱卷者看到其中一個錯了, 直接給零分!!
所以接下來, 我們用一個例子,來一步步的談每一個步驟應該注意的地方.
這數據是"假設的", 請別太挑剔啊!!!
範例: 想要比較市面上兩款專門為撥種育苗用的培養土, A牌培養土與B牌培養土,
哪一種對落葵(就是"皇宮菜")的發芽率最好?
可參考維基百科的落葵介紹:
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%90%BD%E8%91%B5
說在前面:
第一點就是想辦法如何量化數據. 不過這一個問題很簡單, 就是使用發芽率就好,
工具是兩個136穴的小穴盆, 第一盤用A牌培養土, 第二盤用B牌培養土
在此期間, 注意給水與光線要公平,
不能一個給水少, 另一個給水多, 或者一個光線強, 另一個光線弱
挑選會沉下去水里的種子, 然後隨機分成兩組, 分別種在兩個穴盤內.
要注意這一些點, 就是避免實驗失敗, 受不必要的干擾因素影響.
工業界常用的:人機料法環, 5M, 在這裡也是適用的
最好的地點與方法, 就是你日常操作環境與方法就可以了.
做實驗時,設的條件太好,太嚴苛, 最後的結論很難再複現的.
最後統計的結果如下:
品牌別 撥種數 發芽數 發芽率 培養土價格10L
A培養土 136 125 91.91% 99元
B培養土 136 130 95.59% 150元
光看數字你會選擇哪一牌呢? 應該是選B培養土吧! 因為發芽率最高
還是看到價格後覺得, 反正都超過90%發芽率, A培養土便宜,就選他?
欲知結果, 請看下ㄧ篇
統計諮詢 假設檢定 Step 1: 用哪一牌的培養土育苗最好?
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