• Q

• Minitab 19 - 當使用檢定力和樣本數工具時，我該如何解釋其中的 “差異”？

• A

• 什麼是差異值？

   

  差異值 (difference) 是在檢測母體參數的假設值與實際值時您想得到的最小差異。通常，由於您無法測量母體中的所有單元，因此不知道實際值。差值也稱為總體效應 (population effect)，或僅稱為效應 (effect)。

   

  差值影響假設檢定和變異數分析 (簡稱 ANOVA) 研究的檢定力。在為假設檢定或變異數分析收集資料之前，可以執行檢定力和樣本數分析以確定檢定力是否大到能夠檢測差值。

   

  在 Z 檢定或 t 檢定的檢定力和樣本數分析中使用多大的最小差異值？

   

  在主對話框中，您需要指定想要檢測的最小差值。表示此差值的方式取決於您執行的是單樣本檢定還是雙樣本檢定：

  • 對於單樣本 Z 或單樣本 t 檢定，根據原假設表示差值。例如，假設您要檢定學生的平均考試成績與原假設值之間是否存在差異。如果要檢測三分之間的差值，則在 Difference 中輸入 3。
  • 對於雙樣本 t 檢定，將差值表示為您能夠檢測的母體平均值之間的差值。例如，假設您正在研究水的酸性對兩個蝌蚪種群生長的影響。如果所關注的差值在 4 毫米或以上，則在 Difference 中輸入 4。
  • 對於成對 t 檢定，將差異表示為您能夠檢測的母體成對平均值之間的差值。例如，假設您正在調查一個 SAT 預備課程對一組學生的 SAT 數學分數所產生的效應。如果所關注的分數差值在 100 或以上，則在 Difference 中輸入 100。

   

   

   

   

   

   

   

   

   

  估計樣本數量時，如果選擇 Less than (小於) 作為對立假設，則必須在 “Difference (差值)” 中輸入負值。如果選擇 Greater than (大於)，則必須輸入正值。

   

  在單因子變異數分析的檢定力和樣本數分析中使用多大的最小差值？

   

  為了計算檢定力或樣本數量，您需要估計最小和最大實際因子水準的平均值之間的差值。例如，假設您計畫執行一個具有四個處理條件 (四個因子水準) 的試驗。您要檢定控制組平均值 10 與水準平均值 15 之間的差值。在此情況下，您想要能夠檢測至少為 5 的差值。

   

  在因子設計或 Plackett-Burman 設計的檢定力和樣本數分析中應使用多大的最小效應值？

   

  當計算檢定力或重複 (replicates) 數時，需要指定想要檢測的最小效應。您以高低因子水準平均值之間的差值來表示此效應。例如，假設您正在嘗試確定溫度對產品純度的效應。您只關注檢測低溫和高溫水準之間純度差異大於 0.007 的情況。在對話框的 Effects (效應) 中輸入 0.007。

   

  在一般全因子設計中應使用多大的最小差值？

   

  指定主效應的最小水準和最大水準之間的差值。為了提供保守的結果，Minitab 使檢定力和樣本數分析基於具有最大水準值的主效應。

   

   

   

  原廠英文解答

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