出国治疗 实验数据应具有稳健原则
发布日期：2019-02-07实验上若存在足够的数据，基本上所有的观察值，都有相似的应用分布，这就是稳健性原则。这就提示对于适中样本或是大样本，假定何种特殊先验分布都不会影响很大。一项试验以8个分布为例，依次发现每一个分布，都可能变成不同个体的先验分布。
假设试验中有40个患者经过治疗，20个发生反应，根据稳健性原则，这项研究中的8个人的药物反应率将会非常接近。若两个应用分布明显不同，稳健原则依然适用，但是需要大量的数据，才能让两个不同的分布靠拢。
频率学派和贝叶斯学派的比较，在频率学派方法中，检验假设及参数都没有概率。相关的概率分配只针对于数据，计算概率时需对任意未知参数，赋予某个特殊值。
例如经常遇到的p值，就是当特定情况假设为真时，出现现有数据或比它更极端数据的概率值。通常P值常被解释为无效的概率，而1-P则是有效的概率。频率派P值和贝叶斯后验概率间，都有一定的重要因素。
