葛同学2020-05-12 03:33:35
葛同学假设检验，证伪例子中，平均身高170，只要找出一个样本的评论身高不是170就可以了，我觉得用局部推翻总体的逻辑不对。
回答（1）
Evian, CFA2020-05-12 17:49:32
Evian, CFA葛同学你好，
原假设：世界上的天鹅都是白色的
证明这个假设费时费力，全部的天鹅都要找到么，可以说是难以完成的事情。
备择假设：世界上的天鹅不都是白色的
找到一个黑色的天鹅相对来说比较省力
- 评论（0）
- 追问（6）
- 追问
-
天鹅的例子我能明白。只是那个用样本平均不在置信区间内就排除全量平均值的做法不理解。例如：如果14亿人口（全量）的平均身高确实是170，160-180区间占比99%（置信区间）。现在找到100个人（样本），平均身高在155，不在160-180之间，难道能说这个14亿人的平均身高是170不对吗？
- 追答
-
嗯嗯，明白你的意思~
置信度x越大表示分析人员有更高的信心拒绝原假设，但这并不能说明样本体现的结论就是正确无误的。
你说的这种情况就是抽样有问题，样本没有很好的代表总体的特征，此时这个样本得出的结果是有问题的。
- 追问
-
你说的有问题的抽样是置信区间160-180的样本吗？还是那100个样本？
- 追答
-
嗯嗯，是你说的这个例子：
例如：如果14亿人口（population）的平均身高真实值为170，160-180区间占比99%（置信区间）。现在找到100个人测身高值（样本），其平均身高在155，不在160-180之间内。
此时的样本均值是不能真实的反应总体均值的特征，抽样并没有达到预期反应总体特征的目的，此时要重新审查，抽样的标准，过程，进行重新抽样。
- 追问
-
课件中说，只要找到某个样本的平均值不在置信区间内，就推翻了置信区间的结论。但我现在找到了一个样本与原命题结论不一致，您又说是样本取错了，这不是为了证明原命题正确，而去找支持的样本吗？这不是课件说的只要找到一个样本不符合原命题，就能证明原命题伪的逻辑啊。
- 追答
-
嗯嗯，收到你的提问。
如果我们确实已经知道中国14亿左右的人口平均身高是170cm这个数字（我假设我们知道），此时样本均值对应的检验统计量在置信区间外，说明样本可能有问题。
如果我们不知道研究的对象总体均值的情况具体是什么，此时样本均值对应的检验统计量在置信区间外，可以拒绝原假设。
回到起初你问的“假设检验，证伪例子中，平均身高170，只要找出一个样本的评论身高不是170就可以了，我觉得用局部推翻总体的逻辑不对。”
我的回复是：局部对应的是样本，样本可以去n个（n表示竟可能多），使得抽样的参数接近真实总体的特征。
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片