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一、緒論 1. Introduction
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何謂統計學 一種方法，一種工具。通常分為描述統計與推論統計。前者的重點在於蒐集，整理，表現，分析與解釋資料。而後者則強調如何將樣本取得的資料結果推廣到母體的過程。
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統計學的分類 統計學的分類 分類的重點是其研究的對象及問題，但採用的觀念與方法並無太大差異。 社會統計學 生物統計學 工程統計學
教育心理統計等等 分類的重點是其研究的對象及問題，但採用的觀念與方法並無太大差異。
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描述統計 著重於討論如何蒐集，調查資料，以及將蒐集到的資料加以整理，表現，解釋及分析。
常用的分法包括統計表，統計圖，集中量數，以及離散量數。
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功能 包含 資料收集 資料處理與呈現 資料特色與總結 對資料作最符合目標的呈現
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推論統計 推論統計(inferential statistics)
將樣本的資料所得的數據與結果，推廣到母體，或是利用樣本統計量估計母體參數的方法。 常見方法包括信任區間、平均數的檢定、卡方、相關、迴歸。
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功能 包含 估計 假設與檢定 根據樣本的資料，對母體的參數進行估計與檢定，並藉此做出決策。
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變數分類-名目, 次序, 等距, 比例 名目變數 Nominal 次序變數 Ordinal 等距變數 Interval 比例變數 Ratio
測量類別資料的變數 (例：血型) 特例：二分 dichotomous or binary – 只有兩個不同的值(例：性別) 次序變數 Ordinal 測量有重要，強弱，優劣之分的資料 (例：教育程度) 特例：排名Rank – 只考慮到觀察值在樣本中的相對位置 等距變數 Interval 測量的資料在不同個體上的數值差異是等值的資料 (例：攝氏氣溫) 考試成績一般被認為是等距變數 比例變數 Ratio 等距尺度其最小值為0的資料，換言之，其數值的比例有意義 (例：身高、體重)
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統計方法的步驟 確定問題 蒐集資料 整理與呈現資料 分析與解釋資料 推論與決策
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基本名詞 樣本 母體 統計量 參數 實驗設計 抽樣
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