統計學簡介 許明宗
大綱 統計學的意義 統計資料 母體和樣本 應用實例
統計學（Statistics） 定義 可分為敘述統計學及推論統計學 為蒐集、整理、陳列、分析解釋統計資料，並可由樣本推論母體，使能在不確定情況下作成決策的科學方法。 可分為敘述統計學及推論統計學
範例 主計處想瞭解大台北地區的家庭收支情況（年收入、就業人口、職業類別等），做為政府各項施政的參考。因為人力的限制無法進行普查，因此打算使用電話訪問的方式進行抽樣調查；並利用調查得到的資料來推論整個大台北地區的家庭收支情況。
流程 問卷的設計（那些變數須要考量） 樣本的決定（訪問多少家庭、訪問那些家庭等） 進行資料的蒐集、整理，繪製統計圖表及計算統計量數 分析及解釋資料 計算各個變數的點估計及區間估計 檢定變數是否具有顯著性差異 利用所有蒐集的資料來預測變數的未來值。
結論 歸納上述的說明，正確的使用統計學可以讓我們：精確的描述及分析研究的發現、做適當的決策判斷、做正確的預測等
敘述統計學及推論統計學 統計學家們將統計學又區分為敘述統計學及推論統計學（或統計推論），其中： (1)敘述統計學（Descriptive Statistics） (2)推論統計學（Inductive Statistics）
統計資料 名詞及定義 屬量資料（Quantitative data) 屬質資料（Qualitative data） 資料集（Data set） 資料點（Data point） 變數（variable） 屬量資料（Quantitative data) 數值型資料 可分為下列四種 名義尺度資料（Nominal data） 序列尺度資料（Ordinal data） 等距尺度（Interval data） 比例尺度（Ratio data） 屬質資料（Qualitative data） 類別資料（Categorical variable）
母體和樣本 母體（Population） 樣本（Sample） 由研究對象的所有可能觀測值所形成 由研究對象的部份觀測值所形成，為母體的部份集合