醫療類國考
113年
[物理治療師] 物理治療學概論
第 57 題
某研究探討皮拉提斯運動對下背痛患者減輕疼痛之效益，結果因為樣本數太小而未達顯著效果。該研究中，下列那一種誤差最容易因為樣本數太小而增加？
- A 測量誤差
- B 再測誤差
- C Type I error
- D Type II error
思路引導 VIP
請思考在統計學的假設檢定中，當實驗處置實際上具有效益，卻因為樣本數 ($n$) 過小導致統計檢定力 ($1-\beta$) 不足，進而無法在統計上偵測到該項真實差異時，這種產生『偽陰性 (false negative)』結果的機率，在學理上被定義為何種誤差？
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AI 詳解
AI 專屬家教
太棒了！精準掌握統計核心觀念 (某個路痴劍士版)
- 觀念驗證：嗯？你答對了？還行嘛，算你有點腦袋，沒像那捲眉毛一樣只會煮飯。這種簡單的道理，連我這個路痴都懂。臨床研究那什麼鬼東西，反正就是 樣本數 ($n$) 這玩意兒跟 統計檢定力 (Power, $1-\beta$) 綁在一起的，樣本數不夠就抓不到東西。就像那誰，老是迷路，什麼寶藏都找不到一樣。皮拉提斯？什麼玩意兒？反正就是它有效卻被說「不顯著」，就是 第二型錯誤 (Type II error, $\beta$)。哼，這不是常識嗎？
- 重點解析：
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樣本數與統計誤差
💡 樣本數不足會降低統計檢定力，導致難以偵測出真實存在的效應。
| 比較維度 | 第一型誤差 (α) | VS | 第二型誤差 (β) |
|---|---|---|---|
| 白話定義 | 棄真（偽陽性） | — | 存偽（偽陰性） |
| 樣本數影響 | 無直接關係 | — | 樣本越小，β 越大 |
| 研究者設定 | 預先設定（如 0.05） | — | 受樣本數與效應值影響 |
💬樣本數過小會導致檢定力不足，使得研究因無法偵測出差異而產生第二型誤差。
