在本章中,你會使用 NHANES R 套件中的 NHANES 資料集。這些資料由美國疾病管制與預防中心(CDC,United States 的國家公共衛生機構)所蒐集,可視為美國居民的隨機樣本。
NHANES
在深入研究特定變數之前,這個練習會先讓你簡單探索一下資料。
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。
# Load packages # What are the variables in the NHANES dataset?
在本章中,你將探索從同一母體重複抽樣時,樣本之間會如何變動。正是這些變異性,讓你得以對關注的母體提出主張。請記住,研究主張關注的是母體,而你能取得的資訊只來自樣本資料。
當前練習
在本章中,你將學會完成一個完整的假設檢定所需的工具與知識。也就是說,給定一個資料集,你將能判斷是否應該拒絕虛無假設,轉而支持感興趣的研究主張。
你將以新的例子、相同的隨機化檢定架構,繼續學習假設檢定。不過本章重點在不同型態的錯誤(第一類與第二類)、錯誤是如何產生、什麼情況下一種錯誤比另一種更嚴重,以及樣本數與效果大小等因素如何影響錯誤率。
作為假設檢定的補充,信賴區間可用來估計母體參數。請記住,你關注的總是母體的一些特性,但手上只有不完整的資訊,必須以樣本資料來估計參數。這裡的參數是母體中真實的成功比例。將使用自助抽樣(bootstrapping)來估計形成信賴區間所需的變異性。