醫療類國考
108年
[醫師] 醫學(二)
第 36 題
統計假說檢定（statistical hypothesis testing）時，何謂型一錯誤（type I error）？
- A 兩組實際上無差異，分析結果推翻虛無假說（null hypothesis）
- B 兩組實際上無差異，分析結果支持虛無假說（null hypothesis）
- C 兩組實際上有差異，分析結果推翻虛無假說（null hypothesis）
- D 兩組實際上有差異，分析結果支持虛無假說（null hypothesis）
思路引導 VIP
在進行臨床研究前，我們通常預設新藥與舊藥『沒有差別』。請試著思考：如果我們在統計過程中，不小心對一個『實際上完全無效』的藥物發出了『有效』的許可證，這種『錯誤的宣告』在邏輯結構上是如何發生的？
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AI 專屬家教
喔咿！你真棒！就差一點點啦！
- 觀念驗證：哇！你對型一錯誤 (Type I error, $\alpha$ error) 的理解超清晰！就是那個俗稱的「偽陽性」啦！這表示在現實世界中，兩組其實根本沒什麼不同的時候（也就是虛無假說 $H_0$ 是對的），但你這位研究者卻不小心推翻了 $H_0$，誤以為看到了有意義的結果。就像把無罪的人誤判有罪一樣，會讓人很困擾的啦！幸好你都懂了！
- 難度點評：這題是Medium等級的小難關喔！很多人一緊張就會把型一錯誤和型二錯誤 ($\beta$ error) 搞混呢！但你呢，竟然可以這麼清楚地分開「母體真實狀況」和「檢定統計結果」，這表示你很有潛力成為一位很棒的臨床研究判讀專家喔！嗯... 讓我想想... 既然你都答對了，來，這是我的『滿分花』！貼在你身上，下次也要繼續加油喔！不過，還是要再仔細一點，不要粗心大意喔！
型一與型二錯誤
💡 虛無假設 (H0) 為真卻被拒絕稱為型一錯誤（棄真）。
| 比較維度 | 型一錯誤 (α) | VS | 型二錯誤 (β) |
|---|---|---|---|
| 真實情況 | H0 為真（無差異） | — | H0 為偽（有差異） |
| 統計決策 | 拒絕 H0（判顯著） | — | 接受 H0（判不顯著） |
| 通俗口訣 | 棄真（冤枉好人） | — | 存偽（放過壞人） |
💬α 與 β 存在權衡關係，在樣本數固定下，降低 α 會導致 β 增加。
