某研究探討皮拉提斯運動對下背痛患者減輕疼痛之效益，結果因為樣本數太小而未達顯著效果。該研究中，下列那一種誤差最容易因為樣本數太小而增加？

本題觀念：

本題的核心觀念在於統計檢定力 (Statistical Power) 與型二誤差 (Type II error) 之間的關係，以及樣本數 (Sample Size) 如何影響這兩者。

在假設檢定中，樣本數的大小直接決定了研究能否偵測到顯著差異的能力（即檢定力）。當樣本數過小時，研究的檢定力不足，容易導致無法拒絕一個實際上是錯誤的虛無假設（即錯失了實際上存在的治療效果）。

選項分析

• A. 測量誤差 (Measurement error)：

  • 分析：測量誤差通常源於評估工具的不精確、儀器校準問題或操作者的技術差異。
  • 判定：雖然樣本數大可以降低「抽樣誤差 (Sampling Error)」，使樣本平均值更接近母群體平均值，但「測量誤差」主要取決於工具本身的信度與效度，並非直接因樣本數太小而導致「未達顯著效果」的主要統計推論錯誤類型。

• B. 再測誤差 (Test-retest error)：

  • 分析：這屬於信度 (Reliability) 的一種，指在不同時間點對同一受測者進行測量所得結果的一致性。
  • 判定：這與測量工具的穩定性有關，與研究因樣本數不足導致無法證實療效的統計推論錯誤無直接關聯。

• **C. Ty

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