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=== 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？