統計學  作者 : 吳榮彬(譯) 出版社 : 東華書局.

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第一章 導 論 第一節 統計學的重要性和分類 第二節 為什麼要研究心理與教育統計學 第三節 有關變項的一些基本概念 第四節 運算符號的基本概念和使用統計 套裝軟體程式須知 第五節 本書的結構和使用建議.
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統計學  作者 : 吳榮彬(譯) 出版社 : 東華書局

(一)四次平時考或作業(共佔35%):包括使用套裝軟體進行統計計算。 (二)兩次考試(共佔55%) (三)平時成績(佔10%)

日程 9/18 9/25 9/30 (連假補課) 10/2 10/9(連假)10/16 10/23 10/30 11/6 11/13 11/20 11/27 (彈性假) 12/4 12/11 12/18 12/25 1/1(元旦) 1/8

台灣人口轉型

台灣人的平均壽命,在一九○六年男性為二十八、女性為二十九;一九四○年時提高為男四十一、女四十六 1906國勢調查

Rank Country IQ 1  Hong Kong 108  Singapore 2  South Korea 106 3  Japan 105  China 4  Taiwan 104 5  Italy 102 6  Iceland 101  Mongolia  Switzerland 7  Austria 100  Luxembourg  Netherlands  Norway  United Kingdom 8  Belgium 99

38 Swaziland Swaziland 68 39 Dominica Dominica 67 39 Guinea Guinea 67 39 Guinea-Bissau Guinea-Bissau 67 39 Haiti Haiti 67 39 Lesotho Lesotho 67 39 Liberia Liberia 67 39 Saint Kitts and Nevis Saint Kitts and Nevis 67 39 São Tomé and Príncipe São Tomé and Príncipe 67 40 The Gambia The Gambia 66 41 Cameroon Cameroon 64 41 Gabon Gabon 64 41 Mozambique Mozambique 64 42 Saint Lucia Saint Lucia 62 43 Equatorial Guinea Equatorial Guinea 59

Global IQ https://iq-research.info/en/page/average-iq-by-country

Parameter Statistics(state)

壹、教育統計學基本概念 定義 分類 根據機率之理論,選擇一個合適統計量來說明、解釋、或推論觀察值在變項上性質之學理 理論統計學 應用統計學 描述統計 推論統計

應用統計學 描述統計 推論統計 *共同概念 選擇一個合適統計量,來說明或解釋觀察值在某一變項上性質之統計學 由樣本所得到之統計量(估計值)來推論母群體在某一變項上性質之統計學 *共同概念 目的 統計量 觀察值 變項

共同概念----統計量 次數分配或百分比 集中量數 變異量數 相對地位量數 平均數、中位數、眾數 全距、四分差、平均差、標準差、變異係數 百分等級與百分位數 標準分數

共同概念----觀察值 定義: 母群體(population): 樣本(sample): 測量之人、事、或物之總稱 標的(target)母群體 可接近(accessible)母群體 樣本(sample):

測量尺度(scale or level) 名義(nominal)或類別尺度 次序(ordinal)或等級尺度 等距(interval)尺度 等比(ratio)尺度 *問卷五點量表是何種尺度

名義尺度 性質: 例子 以數字來代表某一事物(變項)之不同類別,但各類別間並無大小關係存在 數字只代表事物之不同類別,無大小關係存在 性別..….

次序尺度 性質: 例子 以數字來代表某一事物(變項)之不同類別,類別間有大小關係存在 數字代表事物之大小類別,但數字間之距離並不相等 名次..….

等距尺度 性質: 以數字來代表某一事物(變項)之不同類別,各類別間有大小關係存在 數字間之距離相等 但數字缺乏絕對零點 例子 溫度..….

等比尺度 性質: 例子 以數字來代表某一事物(變項)之不同類別,各類別間有大小關係 數字間距離相等,且具有絕對零點 數字間有比例關係存在 身高..….

測量尺度之比較 尺度 有大小關係 距離相等 絕對零點 比例關係 名義 X 次序 等距 等比

變項(Variable) 定義 分類 變項間之關係 一事物的各種屬性可用不同數字或類別加以表示 依測量尺度分 依數學性質分 依研究性質分 依資料分析方法分 變項間之關係 互為因果關係 因果關係 中介的因果關係

變項類別----數學性質分(一) 連續變項 若一變項各測量值在數線上呈現連續不斷之性質,稱連續變項 數線上任何二個測量值間均可以找到無限多個測量值 數線上任一測量值均是一個近似值 計算變項之機率利用積分 常態分配變項即是

變項類別----數學性質分(二) 間斷變項 若一變項各測量值在數線上呈現跳躍之間斷系列性質,稱連續變項 數線上任何二個相鄰測量值間無法找到其他測量值 數線上任一測量值均是一個精確值 計算變項之機率利用加總(summation) 二項分配變項即是

變項類別----研究性質分 自變項 依變項 干擾變項 研究者可以自由操弄或改變之變項,又稱獨立變項、操弄變項、或預測變項 隨著自變項之改變而改變之變項,又稱反應變項、觀察變項、或效標變項 干擾變項 與依變項結果有關,但在研究中不是研究者感到興趣,想去證實它與依變項關係之變項,又稱控制變項或混淆變項

變項之關係 互為因果關係:相關性關係 因果關係:差異性關係 中介因果關係 設有二變項X、Y,若X變項是Y變項之因(cause),也是Y變項之果(effect);反之亦然,則稱X、Y間為互為因果關係 ,寫成XY 因果關係:差異性關係 設有二變項X、Y,若X變項是Y變項之因,而Y變項是X變項之果,則稱X、Y為因果關係 ,寫成X Y 中介因果關係 若X、Y間之因果關係必須在中介變項O出現下才成立,稱之,寫成X O  Y