醫療類國考
106年
[社會工作師] 社會工作研究方法
第 17 題
在進行推論統計時，研究人員無可避免地必須承擔錯誤的風險，名為第一型錯誤（type I error）與第二型錯誤（type II error）。今當顯著水準由 0.05 變更為 0.01 時，犯上述錯誤的風險會如何改變？
- A 犯第一型錯誤的風險降低，犯第二型錯誤的風險提高
- B 犯第一型錯誤的風險提高，犯第二型錯誤的風險降低
- C 犯第一型錯誤的風險降低，犯第二型錯誤的風險不變
- D 犯第一型錯誤的風險不變，犯第二型錯誤的風險降低
思路引導 VIP
想像你正在制定一個臨床診斷標準：如果你為了避免誤診健康人為病人，而把診斷的門檻設得「極高且嚴格」，那麼對於那些症狀較輕微的真正患者，被你漏掉（診斷為正常）的可能性會產生什麼變化？這兩者之間存在什麼樣的連動關係？
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- 大力肯定：做得好！這顯示你對於推論統計的決策門檻有著非常清晰的邏輯。在臨床研究與循證醫學中，精準掌握統計誤差的消長是解讀文獻的關鍵技術。
- 觀念驗證：顯著水準 $\alpha$ 的定義即為「犯第一型錯誤（偽陽性）的最大允許機率」。當研究者將 $\alpha$ 從 $0.05$ 調降至 $0.01$ 時，代表判定「有差異」的標準變得更嚴格，因此第一型錯誤的風險隨之降低。然而，統計決策如同天平，當我們越不容易拒絕虛無假設時，漏掉真實效果的機會就會增加，故第二型錯誤（$\beta$）的風險會提高。
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