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PART IV 顯著性差異－使用推論統計
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８ 顯著的顯著性 －對你我來說它意味著什麼 顯著性的概念
８ 顯著的顯著性 －對你我來說它意味著什麼 顯著性的概念 我們所說的顯著性，是指兩個群體間態度的任何差異，是由於系統性因素，而不是隨機性因素的影響。在這個範例中，影響因素是母親是否有工作。我們假定控制了可能影響兩個群體之間差異的所有其他因素。因此，剩下的可以解釋青少年態度差異的唯一因素，就是母親是否有工作。這就是正確的解釋嗎？是的。結束了嗎？還沒有。
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如果只有我們是完美的 我們的世界並不完美，所以我們並不確定是否有其他因素引起群體間的差異。換句話說，你需要表明即使你很確信兩個青少年群體之間的差異是由於母親的就業狀態引起的，但是你不能100%、絕對的、肯定地、無可置疑或毫不含糊的確信這一點。你的結論是錯誤的可能性始終存在，不論這個可能性多小。
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顯著水準是指我們無法完全確信實驗中所觀察的結果，是由於處理因素（或需要檢定的因素）所造成的機率有多大。
研究者定義了他或者她願意承擔的風險水準。如果結果落在「這不是偶然因素引起的－而是其他因素所產生的影響」的範圍內，研究者就會知道虛無假設（敘述式是等式）不是觀察到的結果最有吸引力的解釋。相反地，研究假設（不等式，或者說存在差異）是我們中意的解釋。
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統計顯著性是指虛無假設為真的情況下，拒絕虛無假設所要承擔的風險水準。虛無假設是兩個樣本群體之間沒有差異（記住，虛無假設始終以等式陳述）。但是在資料中，你們的確發現差異的存在。也就是考慮到目前你們可能找到的證據的情況下，群體成員的身分似乎對學習成績有影響。但是，在真實的世界中可能沒有差異。如果你拒絕了你陳述的虛無假設，你就犯了一個錯誤。犯此類錯誤你可能承擔的風險（或者說顯著水準），就是人們熟知的型一誤差。
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這世界上最重要的表
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更多有關表8.1 表8.1中的四個重要欄位描述了虛無假設的本質（對的或錯的），和相應的行動（接受或拒絕虛無假設）之間的關係。就如你所看到的，虛無假設可能是對的也可能是錯的，而且你可能拒絕或接受。
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如果0. 05是好的，那麼0. 01更好，為什麼不把型一誤差的風險水準定在0
如果0.05是好的，那麼0.01更好，為什麼不把型一誤差的風險水準定在 ？對於每一個你將如此嚴謹拒絕錯的虛無假設的好理由，你會經常錯過正確的虛無假設。
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回到型一誤差 我們現在把重點放在小格2，也就是犯了型一誤差，因為這是我們討論的重點。這個型一誤差或顯著水準具有特定的值，這些值定義了在任何虛無假設的檢定中你願意承擔的風險。一般設定的顯著水準是在0.01與0.05之間。
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在流行的統計分析軟體引進後，我們就不再需要擔心「p<0. 05」或「p>0. 01」這類敘述的不準確性－p<0
在流行的統計分析軟體引進後，我們就不再需要擔心「p<0.05」或「p>0.01」這類敘述的不準確性－p<0.05意指從0.000到 的所有值，不是嗎？但是SPSS軟體給你犯型一誤差時所願意承擔之風險的確定機率如p=0.013，或者p=0.158。
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檢定力是一個與統計檢定偵測並拒絕錯的虛無假設有關的結構。從數學上來說，檢定力就是用1減去型二誤差的值。更有檢定力的檢定總是比相對沒有檢定力的檢定更具有吸引力。
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顯著性與有意義 ‧統計顯著性本身是無意義的，除非所執行的研究具有健全的概念基礎，可以賦與結果的顯著性一些意義。
‧統計顯著性本身是無意義的，除非所執行的研究具有健全的概念基礎，可以賦與結果的顯著性一些意義。 ‧統計顯著性不能脫離發生的背景被獨立解釋。 ‧雖然統計顯著性是很重要的概念，但不是終極目標，當然也不應該是統計研究的唯一目標。
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推論統計介紹 推論如何進行 以青少年對母親工作的態度作為範例。 1.研究者選擇代表性樣本。
推論如何進行 以青少年對母親工作的態度作為範例。 1.研究者選擇代表性樣本。 2.每一個青少年要進行一次測試來評估他或她的態度。 3.可以得出的結論是由於隨機性因素引起，或是由於統計顯著的差異引起。 4.根據樣本資料分析所得結果對青少年母體做出推論。
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如何選擇用什麼檢定
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顯著性檢定介紹 推論統計做得最好的是可以依據樣本的資訊得出關於母體的結論。進行推論的最有用工具之一就是統計顯著性檢定，顯著性檢定可以依據所提問題的性質和虛無假設的形式，而應用於不同的情形。
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顯著性檢定如何進行：計畫 1.虛無假設的陳述。 2.設定連結虛無假設的風險水準（或者顯著水準，或型一誤差）。 3.選擇恰當的檢定統計量。 4.計算檢定統計量值。檢定統計量值（也叫實際值）是特定的統計檢定結果。
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5.使用特定統計量的統計臨界值表確定拒絕虛無假設需要的值。
6.比較實際值和臨界值。 7.如果實際值大於臨界值，不能接受虛無假設。 8.如果實際值沒有超過臨界值，虛無假設是最有吸引力的解釋。
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價值千言萬語的圖
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1.整個曲線表示根據特定虛無假設的所有可能結果。
2.臨界值是這樣的點，即超過這個點的實際結果是如此稀少，因此可以推論此實際結果不是由於隨機因素，而是由於其他因素引起的。
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3.如果表示實際值的結果落在臨界值的左邊（比較不極端），結論就是虛無假設是觀察到的任何差異的最有吸引力解釋。
4.如果實際值落在臨界值的右邊（更極端），結論就是研究假設是觀察到的任何差異的最有吸引力解釋。
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