数学悖论系列之八(统计学悖论)|定理|贝叶斯|概率论|统计量_网易订阅

利用p值进行假设检验的准则是:将p值与事先确定的显著性水平α进行比较,若p值小于α,说明小概率事件发生,则拒绝原假设;若p值大于等于α,则不能拒绝原假设。(4)两类错误(图86)图86在假设检验中,犯第I类错误的概率记为α,即前面提到的显著性水平,犯第Ⅱ类错误的概率记为β。我们希望的是犯这两类错误...

全国30多所高校的调查发现:教师科研压力越大,科研效果越差

(2)主效应检验。在模型2中,科研压力对科研绩效的回归系数为-0.36,负向影响达到0.001的显著性水平,表明主效应显著,假设H1得到验证。另外,学术氛围和情绪智力对科研绩效有显著的正向影响(β=0.24,p<0.01;β=0.31,p<0.001)。(3)调节效应检验。模型3主要考察学术氛围和情绪智力的调节效应。乘积项“科研压力×学术氛...

从0到1玩转AB测试评估体系搭建

Step1:确定希望使用的显著性水平(即第一类错误指拒绝了正确假设),通常情况下表示为α。Step2:确定所需样本量:为确保实验结果达到所需统计显著性水平,在目标效应大小、所选显著性水平和统计功效之间进行计算。Step3:选择适当的统计检验方法:根据实际设计和指标类型选择适当的统计检验方法(如t检验或卡方检验)。

P-value, qvalue, FDR什么区别?总被审稿人提起的多重假设检验校正...

TypeIerror,I类错误,也叫做α错误,假阳性。TypeIIerror,II类错误,也叫做β错误,假阴性。可以通过下面这张图形象的看到差异。多次检验使得犯I类错误概率增大在传统的假设检验中,单个检验的显著性水平或I型错误率(错误拒绝原假设的概率)为计算出的P-value。但随着检验次数的增加,错误拒绝原假设的概率...

一文读懂假设检验怎么做

检验统计量:据以对原假设和备择假设作出决策的某个样本统计量,称为检验统计量。拒绝域:拒绝域是由显著性水平围成的区域。拒绝域的功能主要用来判断假设检验是否拒绝原假设的。如果样本观测计算出来的检验统计量的具体数值落在拒绝域内,就拒绝原假设,否则不拒绝原假设。给定显著性水平α后,查表就可以得到具体临界值...

假设检验怎么做?这次把方法+Python代码一并教给你

I型错误:当我们拒绝零假设时,尽管该假设是正确的(www.e993.com)2024年12月19日。类型I错误由alpha表示。在假设检验中,显示关键区域的正常曲线称为α区域。II型错误:当我们接受零假设但它是错误的。II型错误用beta表示。在假设检验中,显示接受区域的正常曲线称为β区域。单尾测试:统计假设的测试,其中拒绝区域仅在采样分布的一侧,称为单尾测试...

常笑医学网统计教程|PASS实现两计量指标的的Pearson相关分析时的...

当两计量指标满足正态性时,我们常采用Pearson相关分析法分析两指标间的相关关系,用相关系数r表示两指标间线性相关的程度和方向,其样本含量估计的主要计算公式:公式中r为样本的两计量指标间的相关系数;Zα、Zβ分别为检验水准α和第二类错误的概率β相对应的标准正态分布的Z值,通常情况下Z0.05=1.960,Z0.10=1.282...

...PASS实现完全随机设计两样本率比较时等效性检验样本含量估计|...

零假设(H0L):πC-πT≥Δ,备则假设(H1L):πC-πT<Δ零假设(H0U):πC-πT≤-Δ,备则假设(H1U):πC-πT>-Δ注:πC为对照组有效率估计值;πT为试验组有效率估计值;Δ>0为临床等效界值。等效性试验样本含量的估计在检验水准α下,按照等效界值Δ,欲达到(1-β)把握度时,则需要对照组...

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零假设(H0L):πC-πT≥Δ,备则假设(H1L):πC-πT<Δ零假设(H0U):πC-πT≤-Δ,备则假设(H1U):πC-πT>-Δ注:πC为对照组有效率估计值;πT为试验组有效率估计值;Δ>0为临床等效界值。等效性试验样本含量的估计在检验水准α下,按照等效界值Δ,欲达到(1-β)把握度时,则需要对照组...

...PASS实现完全随机设计两样本率比较时等效性检验样本含|界面新闻

零假设(H0L):πC-πT≥Δ,备则假设(H1L):πC-πT<Δ零假设(H0U):πC-πT≤-Δ,备则假设(H1U):πC-πT>-Δ注:πC为对照组有效率估计值;πT为试验组有效率估计值;Δ>0为临床等效界值。等效性试验样本含量的估计在检验水准α下,按照等效界值Δ,欲达到(1-β)把握度时,则需要对照组...