【「國家定位」與「兩岸關係立場」台灣人接受程度大調查】
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台灣民眾對國家定位及兩岸關係的立場，有從分歧漸漸走向一致的趨勢。針對蔡英文所提出「我們已經是一個獨立的國家，我們叫做中華民國台灣」，調查顯示台灣民眾快四分之三的人能夠接受；從年齡層來看，年齡越輕接受程度也越高，二十歲到三十九歲的台灣人，對中華民國台灣名稱的接受度都在八成以上。
惟藍營傳統的立場，就是堅持中華民國國號及憲政體制，不贊成任何稱謂的更動，部分深藍民眾也視蔡喊出的新國名為走向台獨。值得注意的是，藍營支持者對中華民國台灣名稱支持與否，也快將近五五波，顯見中華民國與台灣結合的新國名已讓不少藍營選民的信念產生動搖，或至少造成認知混淆效應，這對藍營一貫堅持的中華民國論述，未來能否持續維持既有政治板塊，將會是莫大的考驗...
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本次調查是新新聞與風傳媒委託台灣指標民調於9月7至11日，調查年滿20歲的民眾，依據政府最各縣市人口統計資料，採等比分層隨機抽樣方式，於全國住宅電話電腦資料庫中抽出電話門號後，進行撥號時再以隨機跳號方式替換末2碼以作為撥出之門號；成功完訪1071人，在信賴水準95%時抽樣誤差最大值為正負3.0個百分點；另外，這次採用「比例估計法」，根據內政部公布2020年8月的民眾性別、戶籍、年齡資料及2019年12月的教育程度資料等4項特徵，逐項反覆進行連續性修正，以使樣本與母體特徵之間的差異性未達統計顯著水準，此時整體樣本已具代表性。
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顯著水準 在 Re: [問題] 顯著水準的意思- 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
我會建議你從教科書或聽課來學習這一連串的概念，
但我也可以體會非相關科系的朋友不容易了解這些概念，
所以寫一個例子給你參考，並省略一些太艱澀的話語。
假如有一個袋子，裡有無數顆球，其中球不是黑的就是白的。
你可以獨立抽出 10 顆球，並記錄每顆球是什麼顏色。
在抽出球之前，你可以設立一個虛無假說：「袋中的黑球和白球比例是 1:1」。
當然，你並不知道這是不是對的，但就先這麼假設吧。
假如這個虛無假說是真實的，又因為你會抽出 10 顆球，
所以你可以預先算出你抽出 0 顆黑球到 10 個顆黑球的機率。
例如，
抽出 0 顆黑球的機率是 0.0009766，
抽出 1 顆黑球的機率是 0.009766，
抽出 5 顆黑球的機率是 0.2461，
……
記得，這在還沒有抽球之前，就可以算得的。
接下來，你可以設立一個和虛無假說相對的假說，叫對立假說。
我們就說這個對立假說是「袋中的黑球和白球比例不是 1:1」。
這裡會跳出單尾和雙尾檢驗的概念，但我就不多說了，反正我們就做雙尾檢驗吧。
另外，我們也要設定顯著水準，常見為 0.05。
這時候，你可以抽出 10 顆球了。
如果你抽出 5 顆黑球和 5 顆白球，那你可能會相信虛無假說是對的。
但如果你抽出 0 顆黑球和 10 顆白球，或是 10 顆黑球和 0 顆白球，
那你可能會大大地懷疑虛無假說，而相信對立假說才是對的。
問題來了：到底要多麼地違背虛無假說，你才相信對立假說？
這就是顯著水準 = 0.05 的作用。
例如，如果你真的抽出 1 顆黑球和 9 顆白球好了。
發生這種情況的機率是 0.009766（假如虛無假說是對的），
另外，還有三種情況和 1 黑 9 白一樣程度或更違反虛無假說，分別是
0 黑 10 白（機率是 0.0009766）、
9 黑 1 白（機率是 0.009766）、
10 黑 0 白（機率是 0.0009766）。
這四種情況的機率總共是 0.02148，稱為 p-value。
這時候，因為這個 p-value = 0.02148 比你設定的顯著水準小，
所以你可以下一個結論：在 0.05 的顯著水準下，虛無假說不被接受。
當然，你也可能猜錯了，因為即使虛無假說是真的，
你還是有個很小的機率抽到 1 黑 9 白或更偏激的結果。
這種猜錯的情況就稱為型一錯誤。
不過因為通常我們會設定一個滿小的顯著水準，所以型一錯誤不甚容易發生。
換一個情況，假如你抽出的是 2 黑 8 白呢？
這時候，下列的所有情況的機率和就是 p-value：
0 黑 10 白（機率是 0.0009766）
1 黑 9 白（機率是 0.009766）
2 黑 8 白（機率是 0.0439）
8 黑 2 白（機率是 0.0439）
9 黑 1 白（機率是 0.009766）
10 黑 0 白（機率是 0.0009766）
加起來的機率是 p-value = 0.1094，比顯著水準大了。
這時候，你可以下一個結論：沒有證據指出虛無假說錯了，在 0.05 的顯著水準下。
再一次地，你也可能猜錯了，
因為，說不定虛無假說並不正確（例如真實情況是 30% 黑球 70% 白球）。
這種猜錯的情形就叫型二錯誤。
要儘量避免型二錯誤是可能的（關鍵字：檢定力），但就不多說了。
整個故事其實不複雜，好啦，我寫得讓它變得有點複雜了。
在虛無假說為真的條件下，取得目前及更偏離虛無假說的結果之機率叫 p-value，
並拿它與顯著水準相比較。
因此，顯著水準被當做一個門檻、一個標準，來決定我們拒絕或不拒絕虛無假說。
我原本以為可以用最簡單的例子說明這一連串的概念，
結果還是用了這麼多字。算是騙 p 幣好了。
※ 引述《mrlee112233 (小史)》之銘言：
: 不好意思
: 我想問一下顯著水準
: 有沒有簡單一點的解釋
: 我上網查過資料
: 但因爲我不是相關科系
: 所以我跟本看不懂在寫什麼
: 虛無假設.type l error .type ll error..等
: 跟本不懂= =
: 我文獻報告裏
: 他假設alpha=0.05 然後用二相分佈去做計算
: 所以想問有沒有比較淺顯易懂的解釋
: 謝謝
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※ 編輯: andrew43 (122.117.37.172), 12/07/2014 08:05:26
※ 編輯: andrew43 (122.117.37.172), 12/07/2014 08:12:34
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