假設我們現在養了三組蝸牛,分別餵牠們不同的飼料。過了三個月,我們記錄下每組蝸牛的體重和大小,想知道這三組蝸牛之間的體重和大小是否有明顯的不同,這就叫「顯著差異」。
我們該怎麼做?
1. 計算每組蝸牛的平均體重和大小:
首先,我們把每組蝸牛的體重和大小加起來,再除以蝸牛的數量,得到每組的平均體重和平均大小。這樣我們可以知道每組蝸牛的平均長得怎麼樣。
2. 比較三組數據的變化:
我們還需要看看每組蝸牛的體重和大小有多分散。這時候可以用「標準差」來幫助我們判斷每組的數據是否穩定。標準差小的話,說明每隻蝸牛的體重和大小都差不多;標準差大的話,說明這組蝸牛有的很大、有的很小,差異比較明顯。
3. 進行 ANOVA(變異數分析):
因為我們有三組數據要比較(每組蝸牛吃不同飼料),我們可以用一種叫 ANOVA(變異數分析) 的方法來檢查三組蝸牛的平均體重和大小之間是否有顯著的差異。
ANOVA 分析會告訴我們一個叫 p 值 的數字。如果 p 值小於 0.05,代表這三組蝸牛的體重和大小差異是「顯著的」,也就是說這三種飼料可能真的影響了牠們的成長,而不是隨機發生的。
4. 進一步比較差異:
如果 ANOVA 的結果顯示有顯著差異,我們可以進一步檢查是哪兩組之間的差異最大。例如,也許第一組和第三組的體重差異最大,那麼我們可以進一步觀察這兩組的成長差異,了解是哪一組飼料讓蝸牛長得更好。
結果解讀
如果我們發現某一組蝸牛長得比其他兩組都大,並且 p 值顯著,那麼這可能說明這組飼料的營養對蝸牛的成長最有幫助。這樣的結果不僅能幫助我們了解不同飼料對蝸牛的影響,還可以決定未來要用哪一種飼料來養更多的蝸牛。
這個過程幫助我們科學地比較這三組蝸牛的成長,讓我們不僅能看到牠們的差異,還可以用數字和公式來確認差異是否真的有意義。
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讓我們用「三組蝸牛吃不同飼料」的實驗背景來進一步解釋標準差、p 值、ANOVA 分析以及 t 檢定 (T test) 各自的概念和用法。 標準差 標準差是一種用來衡量數據分散程度的數學方法。它告訴我們每組蝸牛的體重和大小有多接近平均值,或是有多分散。 在這個實驗中,我們會計算每組蝸牛的體重和大小的標準差: 如果標準差小,表示每隻蝸牛的體重和大小都差不多,很接近平均值,說明這組數據比較穩定。 如果標準差大,表示這組蝸牛的體重和大小有些大、有些小,差異較大。 p 值 p 值是一個告訴我們結果是否「顯著」的數字。它表示這個結果有多大的機率是隨機發生的。 在這個蝸牛實驗中,假如我們計算得出 p 值小於 0.05,表示這三組蝸牛之間的體重和大小差異是顯著的,意味著不同的飼料可能確實對蝸牛的成長產生了影響。如果 p 值大於 0.05,那麼我們會認為三組蝸牛之間的差異可能只是偶然,並不是飼料的不同造成的。 ANOVA(變異數分析) ANOVA(Analysis of Variance)是一種專門用來比較三組或更多組數據是否有顯著差異的方法。當我們有三組以上的數據時,就可以使用 ANOVA 分析來比較這些數據之間的差異。 在蝸牛實驗中,我們會用 ANOVA 來比較這三組蝸牛的平均體重和大小: ANOVA 會給我們一個 p 值來說明這三組蝸牛之間的差異是否顯著。 如果 ANOVA 的結果顯示差異顯著,我們可以進一步使用「事後檢定」來找出是哪兩組之間的差異最大,例如是第一組和第三組之間的差異最大。 t 檢定 (T test) t 檢定是一種用來比較兩組數據的平均值是否有顯著差異的方法,適合用於只有兩組數據的情況。t 檢定的種類包括: 1. 獨立樣本 t 檢定:當我們比較兩組不同對象的數據時使用。例如,如果我們只有兩組蝸牛吃不同的飼料,就可以用這個方法來比較兩組的體重。 2. 成對樣本 t 檢定:當我們比較相同對象在不同條件下的數據時使用。例如,如果我們在同一組蝸牛身上比較飼料改變前後的體重,就可以用這個方法。 在這次蝸牛實驗中,我們有三組數據,所以一般不會直接用 t 檢定,而是使用 ANOVA。但如果我們要進一步比較其中的兩組,比如第一組和第二組之間的體重差異,就可以使用 t 檢定來檢查這兩組之間是否有顯著差異。 總結 1. 標準差:幫助我們了解每組蝸牛體重和大小的穩定程度。 2. p 值:判斷差異是否顯著,小於 0.05 代表差異顯著。 3. ANOVA 分析:用來比較三組以上數據的差異,適合我們這次的三組蝸牛實驗。 4. t 檢定:用來比較兩組數據的差異,如果只要比較其中的兩組可以用這個方法。 透過這些方法,我們可以更科學地判斷這三組蝸牛的成長差異,確定不同飼料是否對蝸牛的成長有明顯影響。
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p 值的 0.05 確實與「機率」有關。這個數值表示我們在統計學中設定的一個「顯著性水準」(Significance Level),通常寫成 。它代表的是一種「容忍錯誤的機會」,或者說我們允許發生錯誤的最大機率。
p 值 0.05 的意義
當我們說 p 值小於 0.05,代表我們有足夠的證據拒絕「無顯著差異」的假設(也就是虛無假設,Null Hypothesis),而認為數據之間的差異是顯著的。
具體來說,p 值表示在假設「沒有差異」的情況下,觀察到這種差異的機率。所以,當 p 值小於 0.05,表示在沒有差異的情況下出現這種結果的機率不到 5%。我們因此可以認為,數據之間的差異不太可能是偶然的,可能真的有某種原因造成了這個結果(例如不同飼料對蝸牛成長的影響)。
為什麼是 0.05?
0.05 並不是唯一的顯著性水準,而是一個常見的選擇。這個數字是統計學家約定俗成的標準,表示接受最多 5% 的可能性去誤判結果。根據實驗需求,我們也可以選擇更嚴格的標準,比如 0.01(1% 的可能性)或更高的標準(如 0.1)。
舉例說明
以蝸牛的例子來說:
假設我們得出 p 值為 0.03,表示在「三組蝸牛之間沒有差異」的假設下,出現我們這樣的結果(也就是蝸牛體重和大小的不同)的機率是 3%。
由於 0.03 小於 0.05,我們認為這三組蝸牛之間的差異是顯著的,不太可能是隨機的結果,這樣我們有信心地說,不同飼料可能真的影響了蝸牛的成長。
結論
p 值的 0.05 是一個設定的標準,表示在這個標準下,我們可以容忍有 5% 的機會做出錯誤結論。如果 p 值小於 0.05,我們就認為結果有「顯著性」,也就是數據間的差異可能不是隨機發生的,而是由某種原因導致的。