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2016-07-28
我在做分析的时候,发现用大样本(几千个)的时候,比较多个变量之间的显著性,结果p值都很小,全部显著。但同一批数据,只用里面的一部分数据时,样本量减小,p值就全不显著。都很极端。。。请问各位小伙伴们,p值和样本量之间的关系是怎样的?为了得到较好的p值,取多少样本量为好?
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2016-7-28 09:12:08
我觉得如果有数据,当然是越多越好。(因为你手里的数据不可能跟population相等,数据越多越接近真实情况吧)。如果说的不对,请指正。
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2016-7-28 09:33:15
数据越多,抽样误差会越小,系统误差才能更好的体现,但是我得到的结果是分组数据间所有的变量都具有显著性,结果太极端了,我想得到一部分显著、一部分不显著的结果。
我的数据是这种情况:用设备监测一个人在一段时间内的状态,可以获得几千条数据,十几个变量。十几个人就可以获得几万条数据。我把这些数据按照不同的被试者分组,然后检验这几组间各指标的显著性。
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2020-3-30 09:00:51
P值的话,当然是样本量越多就越好
不过我有一个问题,在我们收集样本的时候往往难以获取到足够大的样本量
所以在小样本量的时候p值应该是多少
在中样本量的时候p值应该是多少
在大样本量的时候p值应该是多少
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