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啤酒的可信度

生產高品質啤酒,需要對啤酒花和大麥抽樣測試,但實驗費用昂貴。多少次實驗才能確信試驗結果?

面對任何數據中一種明顯的模式,一個關鍵問題始終是:“這種模式具有某種真實的意義,還是僅僅是偶然?”舉個最簡單的例子:如果我測量五男五女的身高,結果發現男人通常比女人高一些,那么我可能是發現了某種規律,也可能只是我的樣本中選取了一些高個男性和矮個女性。基于這種比較小的樣本,我是否應該確信男性一般都長得比女性高呢?

統計學上的測試工具是一種“學生T測試(Student's t-test)”?!皩W生”是威廉?西利?戈塞特(William Sealy Gosset)的化名。他是一位和藹可親、穿一身舊帆布衣裳的化學家。從1899年開始,戈塞特終生都在為健力士啤酒工作,并最終晉升為該公司的首席釀造師。該公司對待其商業機密非常謹慎,戈塞特只能用假名發表自己的研究成果。

從一開始,戈塞特的研究重點就很務實,正如經濟學家、歷史學家史蒂夫?策里克(Steve Ziliak)研究健力士啤酒的檔案時所發現的那樣。要想大規模生產高質量的啤酒,戈塞特需要對啤酒花、麥芽和大麥進行抽樣測試。但是,實驗費用昂貴,因此戈塞特設計了小樣本測試法,因為他想了解,要進行多少次實驗才能確信其試驗結果。這是一個明顯的權衡問題:什么程度的信心才“足夠”?這取決于在進一步研究的成本和精確度更高的益處之間進行取舍。

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