逗滾仔的部落格

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?