[問題] 不同假說設計卻等效

作者 saltlake (SaltLake)

時間 2024-06-25 21:31:00

留言 17 ( 0推 0噓 17→ )

當我們想測試新藥的效果是否比標準藥的效果更好的時候，直觀想，假說的設計應該是: Hn: mu1 <= mu0 v.s. Ha: mu1 > mu0, given alpha 但是忘了哪邊看到的網路文章提到，以下兩種設計是等效的，且都能達到測試新藥效果是否優於標準藥效之目的。設計一︰ Hn: m1 = mu0 v.s. Ha: m1 /= mu0, given alpha 進行實驗後先看實驗數據是否統計顯著的(p-value < alpha/2) (即推翻虛無假說)，然後看實驗測得的藥效，實驗組的是否大於控制組的；倘是者，則新藥效果更好。設計二: Hn: mu1 <= mu0 v.s. Ha: mu1 > mu0, given alpha 統計顯著判定: p-value < alpha 上面的說法是真的嗎? 為什麼? 有證明嗎? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.136.204.50 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1719322262.A.C98.html

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→ recorriendo 一個是雙尾一個是單尾同樣的alpha下怎麼會等效 06/25 23:04 1F

alpha 不同，雙尾者僅為單尾者之半

→ recorriendo 還有依你的目的應該要專門去看關於non-inferior t 06/25 23:05 2F

→ recorriendo rial的資料有一些特別的眉角 06/25 23:05 3F

※ 編輯: saltlake (220.136.204.50 臺灣), 06/26/2024 00:15:29

※ 編輯: saltlake (220.136.204.50 臺灣), 06/26/2024 00:19:12

→ yhliu 與其說 "等效", 不如說有人建議應採用 "一" 的檢定，即：不 06/26 09:56 4F

→ yhliu 採用單邊對立假說檢定(單尾檢定), 而一律用雙邊對立假說檢 06/26 09:58 5F

→ yhliu 定。不過，這種想法無非是做這種主張者認為其型一誤機率太 06/26 10:00 6F

→ yhliu 高，既如此，仍採單邊對立假說，但顯著水準折半，更符應用 06/26 10:02 7F

→ yhliu 另者，也有一理由是說本來就可能有 "較好" 與 "較壞" 兩種 06/26 10:03 8F

→ yhliu 變化之方向，何故偏取一方？但這完全看應用目的，研究者關 06/26 10:05 9F

→ yhliu 心的是 "有沒有改善", 因此對立假說只取單邊是自然的。 06/26 10:06 10F

→ yhliu 結語：當研究目的只關注單邊時，當然對立假說只取單邊； 06/26 10:08 11F

→ yhliu 至於是否顯著水準要減半，不應從雙邊與單邊對立假說之比較 06/26 10:10 12F

→ yhliu 來看，完全應著眼於能容許多大的型一誤發生機率。 06/26 10:11 13F

→ andrew43 簡單回答是，若只想確認「效果更好」可用單尾；若要看 06/26 17:43 14F

→ andrew43 「效果是否相同」用雙尾。 06/26 17:44 15F

→ andrew43 當然，「效果更好」在反應值上有特定方向才有意義，例如 06/26 17:45 16F

→ andrew43 血壓藥效果越好總是使血壓下降。 06/26 17:46 17F

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