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◎母群population：10個班有300個學生

樣本sample：從母群中抽出一些人

樣本和母群的平均數會一樣，前提是要隨機取樣

但樣本和母群的標準差不會一樣

推論統計的兩項工作：

樣本比較
樣本推估-母群，國中學測、大考結果的母群等於樣本數（幾乎所有學生都參與考試），不需推論

◎T檢驗（檢驗平均數有無變化，用在前後測、或實驗組與對照組，用在兩組比較）
若有三組以上要用單因子變異數分析（ANOVA），檢驗變異數
◎事後比較（Posteriori comparison）：
基於統計決策所所進行平均數考驗之後續考驗（follow-up test）
在獲得顯著的F值之後所進行的多重比較，稱為事後比較（posteriori comparisons）
◎Spss：會跑出報表→敘述統計
↑（轉換）
試算表：幾乎電腦都有，使用較方便
腦力

◎名義變項：所謂名義變項(nominal variable)，是指利用名稱或數值來分辨人、事、物之類別的變項。例如：宗教、血型、教學方法、學生學號，及國家發展程度等都是名義變項。

次序變項：所謂次序變項(ordinal variable)，是指可利用數值或名稱來加以排序或賦予等第的變項。次序變項雖具有多少或優劣的次序和方向性，但並不說明多少或優劣之間差異的大小量。例如，前述的操行成績就是一種次序變項，中小學畢業獎項、段考名次都算是次序變項。

等距變項：所謂等距變項(interval variable)，是指可以賦予名稱(類別)並加以排序，而且還可計算出期間差異之大小量的變項。等距變項須具有相等單位(equal unit)這一特性；所謂相等單位，是指在差異大小量的系列上各段之基本單位的間隔應完全相等(林清山，民81)。例如，溫度、燈光照明度、喇叭的音量。

等比變項：所謂等比變項(ratio variable)，是指可以賦予名稱、排序，並計算出差異大小量，還可以找出某比率(倍數)等於某比率的變項。等比變項必須具備有「絕對零點」，所謂絕對零點是指沒有數量存在的點。例如年齡、身高、體重、薪資。

◎信賴區間：95％信賴區間是從樣本數據計算出來的一個區間，保證在所有樣本當中，有95％會把真正的母體參數包含在區間之中。

◎顯著性（錯誤機率）p＜0.05。例：p=0.059→錯誤率，表示正確率是94.1%

◎T值＝比較值

◎自由度：n-1（兩點決定一直線，當一點出現，另一點大概就決定了）

◎P值：錯誤率

◎Spss實際操作：

一、先輸入數字