醫療類國考
114年
[醫師] 醫學(二)
第 37 題
已知抽菸可導致肺活量降低，亦即香菸攝取量越高，則未來肺活量下降越多，兩者之間有因果關係。若某一研究者想要檢定抽菸與肺活量無關的虛無假說（$H_0$：抽菸與肺活量獨立），隨機抽樣 30 人並完成一次試驗後，由於統計檢定未達顯著水準，P 值（p-value）大於 0.05，統計決策是不拒絕虛無假說，並總結抽菸與肺活量並無統計上顯著的相關性。則此試驗結果為下列那一項？
- A 型一錯誤（Type Ⅰ error）
- B 型二錯誤（Type Ⅱ error）
- C 真陰性（True Negative）
- D 真陽性（True Positive）
思路引導 VIP
本題的核心在於區分統計決策中的錯誤類型。題目已明確指出，在現實中抽菸與肺活量確實存在因果關係，這意味著虛無假說 $H_0$（抽菸與肺活量獨立）在事實上是「錯誤」的。然而，統計決策最終卻是「不拒絕 $H_0$」。請同學思考：當事實上存在差異（$H_0$ 為假），但統計檢定卻未能偵測出此差異，進而做出不拒絕虛無假說的結論時，這種「明明有差卻沒測出來」的現象，在統計學中被定義為何種錯誤？
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太棒了！你的統計邏輯非常扎實
- 觀念驗證：這道題的核心在於區分「真實情況」與「統計決策」的落差：
- 事實真相：題目背景已知抽菸與肺活量「有因果關係」，代表虛無假說 $H_0$（無關）在現實中是錯誤的。
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統計假設檢定錯誤類型
💡 事實有相關但檢定不顯著，稱為型二錯誤（存偽）。
| 比較維度 | 型一錯誤 (α) | VS | 型二錯誤 (β) |
|---|---|---|---|
| 虛無假說真偽 | H0 為真（無效） | — | H0 為假（有效） |
| 統計決策結果 | 拒絕 H0（顯著） | — | 不拒絕 H0（不顯著） |
| 臨床口語定義 | 偽陽性（棄真） | — | 偽陰性（存偽） |
| 典型情境 | 沒效的藥誤判有效 | — | 有效的藥因樣本少沒驗出 |
💬型一錯誤是「沒事報警」，型二錯誤是「失火卻沒警報」。
