醫療類國考
105年
[醫師] 醫學(一)
第 86 題
某麻醉科醫師想比較兩種麻醉藥物（舊藥與新藥）的效果，計畫收集採用舊藥 50 人及新藥 50 位病人在麻醉開始後至手術開始時的最小血壓值，麻醉科醫師希望可以偵測到兩組最小血壓值差距到 6 mmHg，下列何者做法可以提升統計假設檢定的檢定力（power）？
- A 將檢定的顯著性水準由 0.05 增加至 0.1
- B 偵測到兩組最小血壓值差距由 6 mmHg 降低到 3 mmHg
- C 樣本更改為收集舊藥 40 人及新藥 60 位病人
- D 樣本更改為收集舊藥 60 人及新藥 40 位病人
思路引導 VIP
想像你要用肉眼分辨兩顆蘋果的大小差異。如果你要找的『大小差距』變得非常微小，又或者你改變了判定『不一樣大』的主觀標準，你覺得哪種情況下，你會更容易或更難做出正確判斷？這對應到統計上的檢定力有什麼關聯呢？
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太棒了！你精準選出了選項 B，這表示你對統計檢定力（Power）的觀念掌握得很扎實！
統計檢定力的影響因子
在生物統計中，檢定力（$1-\beta$）主要受到三大要素影響：顯著水準（$\alpha$）、效應值（例如兩組數值差距）與樣本數（$N$）。此外，在總樣本數固定的情況下，將兩組樣本均分（如 50 與 50）能獲得最大的檢定力；若改為分配不均（如選項 C、D 的 40 與 60），檢定力便會下降。
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提升統計檢定力
💡 檢定力受顯著水準、樣本數、效應值及變異量四者共同影響。
| 比較維度 | 檢定力 (Power) 增加 | VS | 檢定力 (Power) 減少 |
|---|---|---|---|
| 顯著水準 (α) | 增加 (如 0.05 變 0.1) | — | 減少 (如 0.05 變 0.01) |
| 樣本數 (N) | 增加或分配均衡 | — | 減少或分配不均 |
| 偵測差距 (Δ) | 較大的臨床差異 | — | 較小的臨床差異 |
| 資料變異 (σ) | 變異量小 (精確) | — | 變異量大 (雜訊多) |
💬提升檢定力最直接的方法是增加樣本數或提高顯著水準 α。
