社會研究法虛無假設的問題 - 考試
By George
at 2013-11-03T00:54
at 2013-11-03T00:54
Table of Contents
※ 引述《better (better)》之銘言:
: ※ 引述《warwar (現在是一個人堅強)》之銘言:
: : 請問~~~
: : "顯著水準愈小,則拒斥域愈小,愈難拒絕虛無假設。"
: : 這句話對嗎?
: : 如果此句為真,那為什麼"愈難拒絕虛無假設,研究結果的準確性會愈高?"
: : 重點是愈難拒絕虛無假設是什麼意境阿???
: : (是不是愈難落入拒斥域,就愈容易落在信賴區間的感覺?)
: : 真的不好意思><
: : 因為自己念社研法以經快被逼瘋了T^T
: : 還請高手指點迷津
: : 感謝!!!
: 虛無假設(H0)跟對立假設(H1)剛好是相反的
: 在社會科學研究上 要直接證明一個假設成立很難 因為它可能在各種狀況下都成立
: 而只要所有情況中有任一個可以證明假設不成立 即可推翻此假設
: 但我們又不能保證已經找出所有的情況
: 所以最好的方法就是先假設和預期相反的虛無假設
: 再進一步推翻它 這樣在研究的進行上較容易 而且可間接證明原先預期(H1)是成立的
: 顯著水準表示檢定者主觀認定統計量出現極端數值的機率
: 一般而言 顯著水準(α)都會設成.05
: 表示檢定結果落入拒絕域的機率為5%(見http://ppt.cc/DWhY)
: 當α值愈小時 臨界區(拒絕域)也就越小
: 離開以虛無假設為真之前提下所選擇之抽樣分配的平均數也就越遠
: 自然也就越難拒絕虛無假設
: 所以一旦落入拒絕域時 某種程度上可以視為研究結果是精確的
: 可是社會科學研究場域不是像在實驗室可以控制各種因子
: 在充滿各種變數 變項之間也互相影響的前提之下
: 要達成上述的目標是很難的 所以顯著水準設成太小其實沒什麼太大的意義
: 差不多是這樣 因為目前手邊沒有研究法的書 只能憑印象解答 拍謝拍謝
: 希望對你有幫助
從數學定義來看是比較明瞭的方法~~
顯著水準(α)的定義為
α= P( 落入拒絕域 | Ho(虛無假說)為真)
當α越小~~落入拒絕域機率越小~~所以越難拒絕Ho........(1)
此時再H1(對立假說)為真下
由信賴區間 [L,U] 定義
1-β=P(L<母體參數<U)
所以當樣本數N固定下~α越小~β越大~~則1-β越小
所以信賴區間 [L,U] 越小~則代表誤差界限(信賴區間長)越小~~
所以越精確..........(2)
由(1).(2)知
顯著水準愈小,則拒絕域愈小,愈難拒絕虛無假設....(1)告知
愈難拒絕虛無假說,研究結果的準確性會愈高....(2)告知
而H1是我們研究傾向要證明正確的一方
但是個人認為版友所說
"所以一旦落入拒絕域時 某種程度上可以視為研究結果是精確的"
這句話並無法告訴我們研究的是否精確
因為落入拒絕域時並不一定是能保證正確的研究~~
所以才時會發生型一~型二的錯誤產生~
是否精確因該是看在何者為真下信賴區間的長度決定~
--
: ※ 引述《warwar (現在是一個人堅強)》之銘言:
: : 請問~~~
: : "顯著水準愈小,則拒斥域愈小,愈難拒絕虛無假設。"
: : 這句話對嗎?
: : 如果此句為真,那為什麼"愈難拒絕虛無假設,研究結果的準確性會愈高?"
: : 重點是愈難拒絕虛無假設是什麼意境阿???
: : (是不是愈難落入拒斥域,就愈容易落在信賴區間的感覺?)
: : 真的不好意思><
: : 因為自己念社研法以經快被逼瘋了T^T
: : 還請高手指點迷津
: : 感謝!!!
: 虛無假設(H0)跟對立假設(H1)剛好是相反的
: 在社會科學研究上 要直接證明一個假設成立很難 因為它可能在各種狀況下都成立
: 而只要所有情況中有任一個可以證明假設不成立 即可推翻此假設
: 但我們又不能保證已經找出所有的情況
: 所以最好的方法就是先假設和預期相反的虛無假設
: 再進一步推翻它 這樣在研究的進行上較容易 而且可間接證明原先預期(H1)是成立的
: 顯著水準表示檢定者主觀認定統計量出現極端數值的機率
: 一般而言 顯著水準(α)都會設成.05
: 表示檢定結果落入拒絕域的機率為5%(見http://ppt.cc/DWhY)
: 當α值愈小時 臨界區(拒絕域)也就越小
: 離開以虛無假設為真之前提下所選擇之抽樣分配的平均數也就越遠
: 自然也就越難拒絕虛無假設
: 所以一旦落入拒絕域時 某種程度上可以視為研究結果是精確的
: 可是社會科學研究場域不是像在實驗室可以控制各種因子
: 在充滿各種變數 變項之間也互相影響的前提之下
: 要達成上述的目標是很難的 所以顯著水準設成太小其實沒什麼太大的意義
: 差不多是這樣 因為目前手邊沒有研究法的書 只能憑印象解答 拍謝拍謝
: 希望對你有幫助
從數學定義來看是比較明瞭的方法~~
顯著水準(α)的定義為
α= P( 落入拒絕域 | Ho(虛無假說)為真)
當α越小~~落入拒絕域機率越小~~所以越難拒絕Ho........(1)
此時再H1(對立假說)為真下
由信賴區間 [L,U] 定義
1-β=P(L<母體參數<U)
所以當樣本數N固定下~α越小~β越大~~則1-β越小
所以信賴區間 [L,U] 越小~則代表誤差界限(信賴區間長)越小~~
所以越精確..........(2)
由(1).(2)知
顯著水準愈小,則拒絕域愈小,愈難拒絕虛無假設....(1)告知
愈難拒絕虛無假說,研究結果的準確性會愈高....(2)告知
而H1是我們研究傾向要證明正確的一方
但是個人認為版友所說
"所以一旦落入拒絕域時 某種程度上可以視為研究結果是精確的"
這句話並無法告訴我們研究的是否精確
因為落入拒絕域時並不一定是能保證正確的研究~~
所以才時會發生型一~型二的錯誤產生~
是否精確因該是看在何者為真下信賴區間的長度決定~
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By Kelly
at 2013-11-03T10:17
at 2013-11-03T10:17
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