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統計學簡介 許明宗
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大綱 統計學的意義 統計資料 母體和樣本 應用實例
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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
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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。
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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。
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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
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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）
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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）
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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
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