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{{DISPLAYTITLE:性別統計與虛無假設}}

''This conversation was exported from ChatGPT''<ref>{{cite web|title=性別統計與虛無假設|url=https://chatgpt.com/share/691718ed-7ba4-8006-96d5-a66e0d9678fe|publisher=ChatGPT|access-date=2025-11-14}}</ref>

== gpt-5 ==
=== User: 可以幫我介紹性別統計和虛無假設的關係嗎？ ===
可以幫我介紹性別統計和虛無假設的關係嗎？

=== Assistant: 好的！我來幫你介紹「性別統計」和「虛無假設」之間的關係。 ===
好的！我來幫你介紹「性別統計」和「虛無假設」之間的關係。

==== 性別統計（gender statistics）指的是在統計研究或資料蒐集中，把性別視為一個重要的分類變項，進行描述、比較與分析。它的重點在於揭露社會、經濟、健康、教育等領域中，不同性別之間的差異，避免「平均值掩蓋差異」，幫助政策制定更精準。 ====

舉例：
* 比較男性與女性的平均薪資 → 是否存在性別薪資差距？
* 分析男、女性在教育程度上的差異 → 是否影響未來就業機會？

==== 虛無假設（null hypothesis, H0H_0H0）是統計推論中的核心概念。簡單來說，它是一個「沒有差異或沒有關係」的假設。研究者通常會透過統計檢定，來判斷是否有足夠證據去拒絕虛無假設。 ====

例如：
* H0H_0H0：男性和女性的平均薪資 沒有差異
* 對應的對立假設 (H1H_1H1)：男性和女性的平均薪資 有差異

==== 性別統計的分析往往需要透過統計檢定來確認性別之間的差異是否「顯著」，而這就必須先建立虛無假設。 ====
* 例子 1：薪資差異 - H0H_0H0：男女平均薪資相同 - 如果檢定結果 p<0.05p < 0.05p<0.05，我們拒絕 H0H_0H0，推論男女薪資有顯著差異。
* 例子 2：教育程度 - H0H_0H0：男性和女性的大學畢業比例相同 - 如果結果顯示顯著差異，則能支持「教育機會的性別不均」。

換句話說，虛無假設是「檢驗性別差異存在與否」的基礎，而性別統計提供了資料和背景，讓這些假設能被驗證。

==== - 避免錯誤推論：如果不透過假設檢定，性別差異可能只是隨機誤差。 ====
* 支持政策制定：政府或機構在制定性別平等政策時，需要「顯著差異」的統計證據。
* 提升研究嚴謹性：性別統計不只是描述，更需要統計推論來確認差異是否真實存在。

要不要我幫你畫一個簡單的圖表（像是「性別統計 → 建立虛無假設 → 檢定 → 推翻或接受 → 政策/研究應用」的流程圖），讓整個關係更直觀呢？

=== User: 虛無假設當時是怎麼被發明的？ ===
虛無假設當時是怎麼被發明的？

=== Assistant: 好問題！🙌 其實「虛無假設」（Null Hypothesis, H0H0H0）的發展有一段滿有趣的歷史背景。 ===
好問題！🙌 其實「虛無假設」（Null Hypothesis, H0H_0H0）的發展有一段滿有趣的歷史背景。

==== 19 世紀末到 20 世紀初，數學家與科學家越來越需要一種方法，來判斷「觀察到的差異到底是真實的，還是隨機造成的？」。 ====
比方說，如果我們看到某種藥物組的病人康復率比較高，那這個差異是真的來自藥效，還是單純隨機？這時就需要一套嚴謹的方法來回答。

==== 「虛無假設」這個觀念最早是由 羅納德·費雪（Ronald A. Fisher） 系統化提出的（1920 年代）。 ====
* Fisher 在 1925 年出版的《Statistical Methods for Research Workers》一書裡，提出了透過虛無假設來進行檢定的想法。
* 核心概念是： - 先假設「沒有差異 / 沒有效果」（即虛無假設 H0H_0H0）。 - 然後用數據計算如果 H0H_0H0 成立時，觀察到目前數據的機率（p 值）。 - 若這個機率非常小（例如 < 0.05），我們就懷疑 H0H_0H0 不對，轉而傾向「對立假設」。

這就是後來所謂的「假設檢定」雛形。

==== 1930 年代，Jerzy Neyman 和 Egon Pearson（Karl Pearson 的兒子）進一步把 Fisher 的想法形式化，提出了「Neyman–Pearson 檢定理論」： ====
* 引入了 兩種錯誤： - 第一類錯誤（Type I Error）：錯誤地拒絕真實的 H0H_0H0。 - 第二類錯誤（Type II Error）：錯誤地接受錯誤的 H0H_0H0。
* 他們提出了「檢定力（Power）」的概念，讓研究者在設計實驗時能控制錯誤率。

==== 有趣的是，Fisher 和 Neyman–Pearson 的想法並不是完全一致： ====
* Fisher：強調 p 值，認為統計檢定是一種「量化證據」的方式。
* Neyman–Pearson：更偏重決策，強調「事先設定顯著水準（α）」並控制錯誤率。

這兩套思想後來融合，成為今天我們常用的統計假設檢定框架。

✅ 總結
* 虛無假設的核心概念由 '''Fisher（1920s）'''提出。
* '''Neyman–Pearson（1930s）'''進一步把它數學化、決策化。
* 今天我們在課本上看到的「假設檢定程序」其實是兩者混合體。

要不要我幫你整理一個 「虛無假設的歷史演進時間線」圖表？這樣看會更清楚 Fisher → Neyman–Pearson → 現代統計檢定的演進。

=== User: 那可以幫我用男嬰以及女嬰出生率的例子來講解嗎？ ===
那可以幫我用男嬰以及女嬰出生率的例子來講解嗎？

=== Assistant: 好的！我們可以用「男嬰 vs. ===
好的！我們可以用「男嬰 vs. 女嬰出生率」這個經典例子來說明 虛無假設 怎麼運作。這個例子在統計課本裡常出現，因為出生性別比例大致上是 51% 男 / 49% 女 左右，很接近 1:1，但又不是完全相等。

==== 假設我們想知道：「男嬰和女嬰出生的機率是不是一樣？」 ====
這就可以透過假設檢定來處理。
* 虛無假設（H0H_0H0）：男嬰和女嬰出生的機率相等（p=0.5p=0.5p=0.5）。
* 對立假設（H1H_1H1）：男嬰和女嬰出生的機率不相等（p≠0.5p \neq 0.5p=0.5）。

==== 假設某醫院紀錄了 1000 個新生兒： ====
* 520 個男嬰
* 480 個女嬰

==== 在虛無假設 H0H_0H0 下，理論上 1000 個嬰兒應該有一半是男嬰（期望值 = 500）。 ====
實際上卻出現了 520 個男嬰，比期望多了 20 個。

問題是：這個差異（20 個）可能只是隨機誤差嗎？還是代表出生率真的偏向男嬰？

==== 我們可以用 二項分布檢定 或 卡方檢定。 ====
（簡單講解，不算公式）：
* 在 H0H_0H0 成立（男女一樣）時， 出現 ≥520 個男嬰的機率可以計算出來，大約是 p = 0.115（只是示意數值）。

==== - 如果我們設定顯著水準 α=0.05\alpha = 0.05α=0.05： - 這個結果 p=0.115>0.05p = 0.115 > 0.05p=0.115>0.05，所以 沒有足夠證據拒絕 H0H_0H0。 - 換句話說，雖然 520 vs. 480 看起來差了 20 個，但這個差異「統計上」還可能只是隨機。 ====
* 如果資料更極端，比如 560 vs. 440： - 計算得到的 p 值可能就會小於 0.05，這時我們就會拒絕 H0H_0H0，認為「男嬰出生率顯著高於女嬰」。

==== 這個例子就是「性別統計」遇上「虛無假設」的典型應用： ====
* 性別統計 → 我們觀察出生嬰兒的性別比例。
* 虛無假設 → 假設男女出生機率相等。
* 統計檢定 → 用數據來判斷觀察到的差異是否顯著。
* 政策或研究應用 → 如果差異顯著，可能引發對醫療、遺傳或環境因素的研究。

要不要我幫你畫一個「從資料 → 虛無假設 → 檢定 → 結論」的流程圖，用男嬰/女嬰出生率的例子把整個思路直觀化？

=== User: 那這個p值應該怎麼計算呢？ ===
那這個p值應該怎麼計算呢？

=== Assistant: 好！我們就來算一下這個 p 值 怎麼來的。還是用「1000 個新生兒 → 520 男嬰，480 女嬰」這個例子。 ===
好！我們就來算一下這個 p 值 怎麼來的。還是用「1000 個新生兒 → 520 男嬰，480 女嬰」這個例子。

==== - H0H_0H0：男嬰出生率 = 0.5 ====
* n=1000n = 1000n=1000（總樣本數）
* X=520X = 520X=520（觀察到的男嬰數）

在 H0H_0H0 下，男嬰數 XXX 服從 二項分布：

X∼Binomial(n=1000,p=0.5)X \sim \text{Binomial}(n=1000, p=0.5)X∼Binomial(n=1000,p=0.5)

==== 二項分布的機率公式是： ====

P(X=k)=(nk)pk(1−p)n−kP(X=k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k}P(X=k)=(kn)pk(1−p)n−k
這裡 n=1000n=1000n=1000，p=0.5p=0.5p=0.5。

==== 因為我們做的是「雙尾檢定」（H1:p≠0.5H_1: p \neq 0.5H1:p=0.5）， ====
p 值是「觀察到比 520 更極端（偏離 500）的結果的機率」。

也就是：

p-value=P(X≤480)+P(X≥520)p\text{-value} = P(X \leq 480) + P(X \geq 520)p-value=P(X≤480)+P(X≥520)

==== 直接算二項分布太麻煩（1000 很大），所以通常用 常態近似： ====

X∼Normal(μ=np,σ2=np(1−p))X \sim \text{Normal}(\mu=np, \sigma^2=np(1-p))X∼Normal(μ=np,σ2=np(1−p))
* μ=1000×0.5=500\mu = 1000 \times 0.5 = 500μ=1000×0.5=500
* σ=1000×0.5×0.5=250≈15.81\sigma = \sqrt{1000 \times 0.5 \times 0.5} = \sqrt{250} \approx 15.81σ=1000×0.5×0.5=250≈15.81

計算 Z 分數：

Z=520−50015.81≈1.265Z = \frac{520 - 500}{15.81} \approx 1.265Z=15.81520−500≈1.265

==== 查標準常態分布表： ====

P(Z≥1.265)≈0.103P(Z \geq 1.265) \approx 0.103P(Z≥1.265)≈0.103
因為是雙尾檢定：

p-value=2×0.103=0.206p\text{-value} = 2 \times 0.103 = 0.206p-value=2×0.103=0.206

==== - p≈0.206>0.05p \approx 0.206 > 0.05p≈0.206>0.05 → 沒有足夠證據拒絕虛無假設。 ====
* 也就是說，520 vs. 480 這個差異統計上可能只是隨機。

✅ 重點：p 值的計算流程就是
# 設定 H0H_0H0（用二項分布建模）。
# 算出觀察值的 Z 分數。
# 用標準常態分布算出「比觀察值更極端的機率」。

要不要我幫你實際用 Python/Excel 算一次 精確二項檢定 的 p 值（而不是近似），給你比較看看？

=== User: 幫我試試看600vs400 ===
幫我試試看600vs400

=== Assistant: 計算結果出來了！這次是 1000 個新生兒 → 600 男 vs 400 女 的情境。 ===
計算結果出來了！這次是 1000 個新生兒 → 600 男 vs 400 女 的情境。
* 精確二尾 p 值：≈ 2.73 × 10⁻¹⁰
* 常態近似（不含連續性校正）：≈ 2.54 × 10⁻¹⁰
* 常態近似（含連續性校正）：≈ 3.12 × 10⁻¹⁰

✅ 解讀：
這個 p 值極小，遠小於 0.05（甚至比 10⁻⁹ 還小），代表觀察到的「600 vs 400」幾乎不可能只是隨機誤差。
因此我們會強烈拒絕虛無假設 H0H_0H0，推論「男嬰出生率顯著高於 0.5」。

要不要我也幫你算算「560 vs 440」的例子，看看它落在「520 vs 480」和「600 vs 400」之間的情況？

=== User: 那我們如果想知道p0.05時的男女嬰數量呢？ ===
那我們如果想知道p=0.05時的男女嬰數量呢？

=== Assistant: 找到了！在 n  1000、p00.5p0  0.5p00.5 的情境下： ===
找到了！在 n = 1000、p0=0.5p_0 = 0.5p0=0.5 的情境下：
* 當 男嬰 ≥ 532（或 ≤ 468）時，雙尾檢定的 p 值 ≈ 0.0463 < 0.05。
* 也就是說，532 vs. 468 就已經達到「統計顯著」的門檻。

✅ 解讀
* 如果觀察到 ≥532 男嬰 / ≤468 男嬰，我們就會拒絕虛無假設，認為男女出生率顯著不等。
* 而像之前的 520 vs. 480（p ≈ 0.217）就還不夠「極端」，所以不顯著。
* 600 vs. 400 則遠遠超過這個門檻，p 值小到趨近於 0。

要不要我幫你把「468–532」這個範圍畫成一個正態分布的圖，直觀標示出「拒絕區域」和「接受區域」？

=== User: 如果我們把嬰兒的人數增加到一千名呢？ ===
如果我們把嬰兒的人數增加到一千名呢？

=== Assistant: 你前面舉的例子其實已經是 1000 名嬰兒的情境了 😅（520 vs 480、600 vs 400、532 vs 468 都是以 1000 個新生兒為樣本）。 ===
你前面舉的例子其實已經是 1000 名嬰兒的情境了 😅（520 vs 480、600 vs 400、532 vs 468 都是以 1000 個新生兒為樣本）。

我猜你的意思可能是：
👉「如果我們再增加樣本數，例如 2000、5000、10000 名嬰兒，那麼在相同顯著水準 α=0.05\alpha = 0.05α=0.05 下，拒絕虛無假設所需的男女差距會變化嗎？」

==== - 當樣本數 nnn 增加時，標準差 σ=np(1−p)\sigma = \sqrt{np(1-p)}σ=np(1−p) 也會變大，但相對於樣本數的比例差會變小。 ====
* 這代表：樣本數越大，我們對「真實出生率是不是等於 0.5」的判斷越精準。
* 結果就是：只要有一點點差異，在大樣本下也可能被檢測出顯著差異。

==== 我們可以用「臨界值」來比較： ====
* n=1000n = 1000n=1000：拒絕區在 ≤468 或 ≥532（差距 ≈ 32）。
* 如果 n=2000n = 2000n=2000：拒絕區會縮小，大約只要差距 ≈ 45–46 就足以顯著（比例差約 2.3%，比 1000 人時的 3.2% 還小）。
* 如果 n=10000n = 10000n=10000：拒絕區更縮小，可能只要差距 ≈ 160 左右（比例差 1.6% 就夠了）。

==== - 樣本少 → 要看到很大的差距才有說服力。 ====
* 樣本多 → 就算差一點點，也能顯著（因為「隨機誤差」的可能性變得極低）。

這就是為什麼在大規模人口數據裡，常常可以檢測出「非常微小卻顯著」的差異。

要不要我幫你實際算一算 2000 名嬰兒的「臨界值」（p=0.05 時的男嬰數上下限）給你做比較？

=== User: 對不起我錯了，一萬名 ===
對不起我錯了，一萬名

=== Assistant: 在 一萬名嬰兒 n  10000 的情境下，用常態近似來算： ===
在 一萬名嬰兒 (n = 10000) 的情境下，用常態近似來算：
* 平均值（期望男嬰數）：5000
* 標準差：50
* 顯著水準 α=0.05\alpha = 0.05α=0.05 的臨界值差距：約 ±98

所以：
* 拒絕區域：男嬰數 ≤ 4902 或 ≥ 5098
* 接受區域：4903 ~ 5097

✅ 解讀：
* 在 10000 名新生兒中，只要男女嬰差距超過大約 98 人（也就是比例差約 0.98%），就會達到統計顯著。
* 這比起 1000 名嬰兒時需要超過 32 人差距（3.2%）的門檻要敏感得多。

要不要我幫你做一張「n=1000 vs n=10000」的對照圖，把兩種樣本規模下的拒絕區域直觀地標出來？

=== User: 好 ===
好

=== Assistant: 太好了 👍 那我幫你整理一下這個思路，並確認接下來要不要往更大樣本（例如 1000、10000）推算： ===
太好了 👍 那我幫你整理一下這個思路，並確認接下來要不要往更大樣本（例如 1000、10000）推算：

==== - p₀ = 0.5 - 臨界區：≤39 或 ≥61 - 也就是說要差距 ±11% 才顯著。 ====
* p₀ = 0.2 - 臨界區：≤11 或 ≥29 - 也就是說要比期望值（20）少到 11 以下，或多到 29 以上，才顯著。

==== - 样本數越大 → 臨界比例差距越小（檢測更敏感）。 ====
* 機率偏離 0.5 → 臨界區會變不對稱，因為分布本來就偏斜。

要不要我幫你直接算出 n = 1000 和 n = 10000、p₀ = 0.2 的「臨界區（拒絕區）」範圍？
這樣你就能比較 小樣本 vs. 大樣本 在同一個 p0=0.2p_0=0.2p0=0.2 下的差別。

=== User: 所以p0如果越離開0.5 可以接受的誤差範圍反而就變小了? ===
所以p_0如果越離開0.5 可以接受的誤差範圍反而就變小了?

=== Assistant: 對！你觀察得非常精準 👏 ===
對！你觀察得非常精準 👏
這其實來自二項分布的變異數公式：

Var(X)=np0(1−p0),σ=np0(1−p0)\text{Var}(X) = n p_0 (1-p_0), \quad \sigma = \sqrt{n p_0 (1-p_0)}Var(X)=np0(1−p0),σ=np0(1−p0)

==== 為什麼 ====
𝑝
0
p
0
	

 越靠近 0.5 誤差越大？
* 當 p0=0.5p_0 = 0.5p0=0.5： - 變異數最大 → σ=n×0.25=12n\sigma = \sqrt{n \times 0.25} = \tfrac{1}{2}\sqrt{n}σ=n×0.25=21n - 所以臨界比例差最大。
* 當 p0p_0p0 偏離 0.5（例如 0.2 或 0.8）： - p0(1−p0)\,p_0(1-p_0)p0(1−p0) 變小 → 標準差變小 → 信賴區間縮小。 - 所以在相同 nnn 下，檢定「更敏感」。

==== 舉例（n = 1000, α = 0.05, 雙尾） ====

臨界比例差 ≈ ±1.96p0(1−p0)/n\pm 1.96 \sqrt{p_0 (1-p_0) / n}±1.96p0(1−p0)/n
* p0=0.5p_0 = 0.5p0=0.5： - 誤差 ≈ ±3.1%
* p0=0.2p_0 = 0.2p0=0.2： - 誤差 ≈ ±2.5%
* p0=0.1p_0 = 0.1p0=0.1： - 誤差 ≈ ±1.9%

==== 直觀比喻 ====

想像「擲硬幣」：
* 公平硬幣 (p=0.5) → 結果最難判斷是不是偏差，因為波動最大。
* 偏硬幣 (p=0.2 或 0.8) → 分布天生就比較「穩定」，少量差異就比較容易被偵測。

要不要我幫你畫一張圖，橫軸 p0p_0p0（0 到 1），縱軸顯著水準下的「臨界誤差範圍」(±%)，讓你直觀看到「在 0.5 最寬、越靠邊越窄」的效果？

== gpt-5-thinking ==
=== User: 好 ===
好

=== Assistant: 我幫你把「1000 名新生兒中有 520 位男嬰」這個例子的 精確二項檢定 p 值算出來，並和常態近似做了對照。已把結果整理成小表格給你看（上方可點開）。 ===
我幫你把「1000 名新生兒中有 520 位男嬰」這個例子的 精確二項檢定 p 值算出來，並和常態近似做了對照。已把結果整理成小表格給你看（上方可點開）。

重點數值：
* 精確二尾 p 值（H0:p=0.5H_0: p=0.5H0:p=0.5，計算 P(X≤480)+P(X≥520)P(X\le 480)+P(X\ge 520)P(X≤480)+P(X≥520)）：0.2174482932
* 常態近似（不含連續性校正）：0.2059032107
* 常態近似（含連續性校正）：0.2174682261

結論：
p ≈ 0.217（精確值），大於常見的顯著水準 0.05，因此沒有足夠證據拒絕「男女出生率相等」的虛無假設。若你想換不同的樣本量或觀察數（例如 560 vs 440），我也可以立刻幫你改參數再算。

=== User: 那如果說是只有100人的狀況呢？ ===
那如果說是只有100人的狀況呢？

=== Assistant: 在 100 名嬰兒 n100、p00.5p00.5p00.5、雙尾 α0.05\alpha0.05α0.05 的設定下，用精確二項去找臨界值： ===
在 100 名嬰兒 (n=100)、p0=0.5p_0=0.5p0=0.5、雙尾 α=0.05\alpha=0.05α=0.05 的設定下，用精確二項去找臨界值：
* 找到的最小上界是 男嬰 ≥ 61（對稱下界是 ≤ 39）
* 對應的雙尾 p 值 ≈ 0.0352 < 0.05（已達顯著）

因此臨界區域為：
* 拒絕 H0H_0H0（認為男女出生率不等）：男嬰數 ≤ 39 或 ≥ 61
* 接受 H0H_0H0：男嬰數在 40 ~ 60 之間

直覺比較：
* n=100n=100n=100 時需要至少 ±11 人（從 50 偏到 39 或 61，約 11% 的比例差）才顯著
* n=1000n=1000n=1000 時約 ±32 人（3.2%）
* n=10000n=10000n=10000 時約 ±98 人（0.98%）

樣本越大，能偵測到越小的比例差。需要我把三種樣本規模的臨界區做成一張比較小表或圖嗎？

=== User: 那如果這個事件的發生機率不再是50% 而是例如 20%呢? ===
那如果這個事件的發生機率不再是50% 而是例如 20%呢?

=== Assistant: 如果事件在虛無假設下的機率不是 50%，例如 p00.20p0  0.20p00.20，做法一樣，只是分布不對稱。我幫你用 n  100、雙尾 α0.05\alpha0.05α0.05 算了精確二項的臨界區，並用常態近似做… ===
如果事件在虛無假設下的機率不是 50%，例如 p0=0.20p_0 = 0.20p0=0.20，做法一樣，只是分布不對稱。我幫你用 n = 100、雙尾 α=0.05\alpha=0.05α=0.05 算了精確二項的臨界區，並用常態近似做對照（上方有兩個小表可以展開查看）。

===== - 精確等尾法（each tail ≈ 0.025）得到： - 下臨界點：X≤11X \le \mathbf{11}X≤11，其 P(X≤11)≈0.0126P(X \le 11) \approx 0.0126P(X≤11)≈0.0126 - 上臨界點：X≥29X \ge \mathbf{29}X≥29，其 P(X≥29)≈0.0200P(X \ge 29) \approx 0.0200P(X≥29)≈0.0200 -（兩端合計約 0.0326，這是因為二項分布是離散的，無法剛好切到 0.025+0.025） =====
* 常態近似（含連續性校正）：下界約 ≤ 12、上界約 ≥ 28（和精確值非常接近）

解讀：在 n=100n=100n=100、p0=0.20p_0=0.20p0=0.20 下，觀察到
* X≤11X \le 11X≤11（太少）或 X≥29X \ge 29X≥29（太多）就會拒絕 H0H_0H0。
* 例如觀察到 25 個事件不算顯著；30 個事件就會顯著。

我也算了幾個例子的 p 值（上方第二個表）供你對照，例如：
* X=25X=25X=25：雙尾精確 p（probability-based）約多少；單尾 P(X≥25)P(X\ge 25)P(X≥25) 也一併列出。
* X=28X=28X=28、303030、353535：可以看到超過 29 後，p 值迅速跌破 0.05。

如果你要換成 其他樣本數（像是 1000 或 10000），或指定 單尾檢定，我可以直接幫你把臨界值與 p 值表生出來做比較。

=== User: 請幫我算出 n  1000 和 n  10000、p₀  0.2 的「臨界區（拒絕區）」範圍？ ===
請幫我算出 n = 1000 和 n = 10000、p₀ = 0.2 的「臨界區（拒絕區）」範圍？

=== Assistant: 好的！在 兩尾檢定 α0.05\alpha0.05α0.05、假設機率 p00.20p00.20p00.20 的情況下，我用常態近似（含連續性校正）算出以下「拒絕區（臨界區）」；在這兩個樣本數下近似非常準確： ===
好的！在 兩尾檢定 α=0.05\alpha=0.05α=0.05、假設機率 p0=0.20p_0=0.20p0=0.20 的情況下，我用'''常態近似（含連續性校正）'''算出以下「拒絕區（臨界區）」；在這兩個樣本數下近似非常準確：

===== - 期望值：μ=np0=200\mu = np_0 = 200μ=np0=200 =====
* 標準差：σ=np0(1−p0)=160≈12.65\sigma = \sqrt{np_0(1-p_0)} = \sqrt{160} \approx 12.65σ=np0(1−p0)=160≈12.65
* 臨界 zzz：約 1.96
* 拒絕 H0H_0H0 當： - 男嬰數 ≤175\le 175≤175 或 ≥225\ge 225≥225
* 換成比例：≤17.5%\le 17.5\%≤17.5% 或 ≥22.5%\ge 22.5\%≥22.5%（離 20% 約 ±2.5 個百分點）

===== - 期望值：μ=2000\mu = 2000μ=2000 =====
* 標準差：σ=16000≈126.49\sigma = \sqrt{16000} \approx 126.49σ=16000≈126.49
* 拒絕 H0H_0H0 當： - 男嬰數 ≤1752\le 1752≤1752 或 ≥2248\ge 2248≥2248
* 比例：≤17.52%\le 17.52\%≤17.52% 或 ≥22.48%\ge 22.48\%≥22.48%（離 20% 約 ±2.48 個百分點）

: 

如果你想要精確二項（非近似）的臨界點，我可以針對 n=1000 做精確計算給你對照；n=10000 也能做，但需要用更穩定的數值法（結果會非常接近上述近似值）。

=== User: 好 ===
好

=== Assistant: 算好了！以下是在 兩尾 α0.05\alpha0.05α0.05、p00.20p00.20p00.20 的設定下： ===
算好了！以下是在 兩尾 α=0.05\alpha=0.05α=0.05、p0=0.20p_0=0.20p0=0.20 的設定下：

===== - 下臨界點：X≤175X \le \mathbf{175}X≤175，P(X≤175)≈0.02499P(X \le 175) \approx \mathbf{0.02499}P(X≤175)≈0.02499 =====
* 上臨界點：X≥226X \ge \mathbf{226}X≥226，P(X≥226)≈0.02311P(X \ge 226) \approx \mathbf{0.02311}P(X≥226)≈0.02311

也就是說：
* 拒絕 H0H_0H0 當 X≤175X \le 175X≤175 或 X≥226X \ge 226X≥226
* 換成比例：≤17.5%\le 17.5\%≤17.5% 或 ≥22.6%\ge 22.6\%≥22.6%（距離 20% 約 ±2.5 個百分點）
* 我已把這個精確結果整理成表格（上方可展開查看）。

===== - 下臨界點：約 X≤1752X \le 1752X≤1752 =====
* 上臨界點：約 X≥2248X \ge 2248X≥2248
* 比例：≤17.52%\le 17.52\%≤17.52% 或 ≥22.48%\ge 22.48\%≥22.48%（同樣約 ±2.5 個百分點）

: 

如果你想把這些臨界點畫成一張圖（標出接受區與拒絕區），我可以幫你生圖對照 n=100、1000、10000 在 p0=0.2p_0=0.2p0=0.2 下的差異。

=== User: 這樣看起來即使樣本數變多，好像誤差範圍還是沒有小太多? ===
這樣看起來即使樣本數變多，好像誤差範圍還是沒有小太多?

=== Assistant: 好眼力！這裡有兩個容易混淆的點： ===
好眼力！這裡有兩個容易混淆的點：
# 看「人數差」 vs 看「比例差」
* 臨界門檻的「人數差」會跟 n\sqrt{n}n 一起長大（越多樣本，臨界差的人數要更多）。
* 但我們真正關心通常是「比例差」（誤差範圍），它會隨 1/n1/\sqrt{n}1/n 變小——樣本越大，比例上的誤差越小。
# 我前面把 n=10000、p0=0.2p_0=0.2p0=0.2 的比例臨界值寫成「約 ±2.5%」是口誤，正確應該是約 ±0.78%。跟你說聲抱歉🙏，下面給你一張對照表釐清：

| 設定  | 期望比例 
𝑝
0
p
0
	 | 樣本數 
𝑛
n | 臨界比例（約）             | 誤差幅度（約） |
| --- | ----------------- | --------- | ------------------- | ------- |
| 小樣本 | 0.20              | 100       | ≤ 11% 或 ≥ 29%       | ±9%     |
| 中樣本 | 0.20              | 1,000     | ≤ 17.5% 或 ≥ 22.6%   | ±2.5%   |
| 大樣本 | 0.20              | 10,000    | ≤ 19.22% 或 ≥ 20.78% | ±0.78%  |

: 計算依據（雙尾 
: 𝛼
: =
: 0.05
: α=0.05）：
: 誤差 ≈ 
: 𝑧
: 0.975
: 𝑝
: 0
: (
: 1
: −
: 𝑝
: 0
: )
: /
: 𝑛
: z
: 0.975
: 	
: 
: p
: 0
: 	
: 
: (1−p
: 0
: 	
: 
: )/n
: 	
: 
: ；帶入 
: 𝑝
: 0
: =
: 0.2
: p
: 0
: 	
: 
: =0.2、
: 𝑧
: ≈
: 1.96
: z≈1.96
: 
: 𝑛
: =
: 1,000
: n=1,000：
: 1.96
: 0.16
: /
: 1000
: ≈
: 2.48
: %
: 1.96
: 0.16/1000
: 	
: 
: ≈2.48%
: 
: 𝑛
: =
: 10,000
: n=10,000：
: 1.96
: 0.16
: /
: 10000
: ≈
: 0.784
: %
: 1.96
: 0.16/10000
: 	
: 
: ≈0.784%

===== 直覺 =====
* 如果你用「人數」看，從 n=1000n=1000n=1000 到 n=10000n=10000n=10000 的臨界差數量從大約 ±25 人變成'''±98 人'''，會以為差很多；
* 但換成「比例」，其實從 ±2.5% 縮到 ±0.78%，是明顯縮小的。這就是「n\sqrt{n}n 規模」的效果：樣本加 10 倍，比例誤差大約縮到原來的 110\tfrac{1}{\sqrt{10}}101。

如果你想，我可以把不同 nnn 的樣本量 vs. 誤差畫成一張曲線（∝1/n\propto 1/\sqrt{n}∝1/n），超直觀！

== References ==
<references />


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