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α=0.01 α=0.10 α=0.05 α=0.20 α=0.02
总体率估计的容许误差 样本率估计的容许误差 检验水准和样本含量 检验的把握度和样本含量 总体率和样本含量
样本例数需借助查表或公式而得 指标不同,选择样本含量公式也不同 影响样本含量的因素有4个 影响样本含量的因素有3个 两个总体参数间的参数、总体标准差和检验水准,检验效能为影响样本含量的因素
如果将双侧检验改为单侧检验可能得到差别有显著性的结论 如将检验水准α=0.05改为α=0.1可得到差别有显著性的结论 如改用其它统计分析方法可能得到差别有显著性的结论 如提高计算精度,可能得到差别有显著性的结论 如加大样本含量可能得到差别有显著性的结论
样本含量越大越好 以实际可以收集到的样本含量为准 时间、财力、人力等条件允许下的最大观察单位数 一定的检验水准和检验效能下的最少观察单位数 根据研究目的确定的最大观察单位数
应计算检验效能,以防止假“阴性”结果 应计算检验效能, 检查样本含量是否足够 不必计算检验效能 可能犯Ⅱ型错误 推断正确的概率为 1-β
α=0.01 α=0.10 α=0.05 α=0.20 α=0.02
按0.05的检验水准,可认为两样本均数的差别是由抽样误差造成的 按0.05的检验水准,可认为两样本均数有差别 按0.05的检验水准,可认为两总体均数有差别 如果实际上两总体均数没差别,那么碰巧出现现有两样本均数的差异甚至更大的差异的可能性小于0.05 按0.05的检验水准,可认为两总体均数的差别比较小
减少样本含量 增大样本含量 增大检验水准α 减小检验水准α 应用校正公式
α=0.01 α=0.05 α=0.10 α=0.20
如果将双侧检验改为单侧检验可能得到差别有显著性的结论 如将检验水准α=0.05改为α=0.1可得到差别有显著性的结论 如改用其它统计分析方法可能得到差别有显著性的结论 如提高计算精度,可能得到差别有显著性的结论 如加大样本含量可能得到差别有显著性的结论
如果将双侧检验改为单侧检验可能得到差别有显著性的结论 如将检验水准α=0.05改为α=0.1可得到差别有显著性的结论 如改用其他统计分析方法可能得到差别有显著性的结论 如提高计算精度,可能得到差别有显著性的结论 如加大样本含量可能得到差别有显著性的结论