申論題

甚麼是虛無假設？

虛無假設是一種在做統計檢驗時，預先設定的一個假設。通常這個假設是你希望被證明為錯誤的。它就像是一個基準，用來比較你實際觀察到的結果是否與預期不同。

例子

假設你想研究「喝咖啡是否能夠提高注意力」。在這種情況下，虛無假設可能是「喝咖啡對注意力沒有影響」。如果你的研究結果顯示喝咖啡確實能提高注意力，那麼你就會拒絕這個虛無假設，說明喝咖啡對注意力有影響。

虛無假設的作用

虛無假設幫助你評估自己的假設是否正確。如果結果支持虛無假設，那就意味著你觀察到的效果可能只是巧合。如果結果拒絕虛無假設，那就意味著你觀察到的效果可能是真實的。

簡單來說，虛無假設是一個基準，用來檢驗你的假設是否正確。

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A：統計考驗力（Statistical Power）是指在虛無假設為錯誤的情況下，能夠正確拒絕虛無假設的機率。
影響統計考驗歷的可能是以下因素：

1. 樣本大小（Sample Size）：增加樣本數可以提供更多的資料，因此樣本數越大檢定力越高。

2. 顯著水準（Significance Level, α）：顯著水準越低，檢定力越低。提高顯著水準（例如從0.01提高到0.05）可以增加檢定力，但也會增加第一類型錯誤的風險。

3. 效果量（Effect Size）：效果量越大，檢定力越高。效果量是指真實的對立假設與虛無假設之間的差異程度

4. 變異性（Variability）：母群體的變異性越小，檢定力越高。變異性小意味著資料更為一致，能夠更容易地檢測到真實的差異