confidence interval

建構信賴區間時樣本數大小的決定

建構信賴區間時樣本數大小的決定(How to Determine Sample Size through the Establishment of Confidence Interval)
國立臺灣大學農藝所生物統計組碩士班 賴薇云

一、前言

在進行試驗之前,有一個令人頭痛的問題:我要用多少樣本才夠?從《型I錯誤、型II錯誤與P值一文中,我們知道唯有提高樣本數才可以同時降低型 I 錯誤與型 II 錯誤發生的機率,也從《點估計及區間估計》一文中知道當提高樣本數時,信賴區間的寬度會變短,這一切似乎都說明樣本數越大越好。但是在提高樣本數的同時,需要耗費更多的人力與資源,因此決定適當的樣本數可以在最低成本耗費下控制型 I 錯誤與型 II 錯誤發生的機率在可接受的範圍內。樣本數的決定可以由兩個地方著手,一是信賴區間的估計、二是假設檢定,本篇將介紹如何決定建構信賴區間所需的樣本數大小。

點估計及區間估計

點估計及區間估計 (Point Estimation and Interval Estimation)
國立臺灣大學農藝所生物統計組碩士班 賴薇云

一、前言

統計學可分為主要的兩個分支,敘述統計及推論統計。在我們對感興趣的母群體進行抽樣後,所得到的樣本資料凌亂不堪,無法提供任何訊息。此時,我們可以將原始資料整理成圖表或敘述統計量(平均值、變異數等),讓我們對資料的輪廓有一定的基本認識,例如資料分布的中心點、變異性、對稱性及偏歪性等,這就是敘述統計學。推論統計學則是由樣本資料的特徵,反推母群體的特徵。推論統計學又可分為估計和檢定,其中,我們從母群體抽出樣本後,計算樣本統計量來推論母體參數的過程就稱為估計。估計又可細分為點估計及區間估計,將於本篇進行介紹。