第一章 母体：研究者所感兴趣的所有集合 样本：母体的一部分 抽样：从母体中选出样本的动作 变项：具有差异性的属性或是特徵，随着不同情境会有不同数值。相对概念→常数。 又可分成自变项(研究者所控制的)以及依变项(研究者想要观察的) 资料：实验中，测量所得的第一手数据 母数：以母群体计算出的数值 统计数：以样本计算出的数值 又可分成描述统计(描述统计量的意义)以及推论统计(用统计量推估母数) 第二章 测量层次： 名义→类别 顺序→比较大小 等距→能确定彼此的距离，能加减 比率→有绝对零，具有乘除 较高层次可以变成较小层次来计算，但较低不能往上。 第三章 分组 每一组的间距越大，遗失越多资讯；但阻间越窄，看不出集中情况。 最小一组的下限必须包含最小的资料 下限最好是组距的倍数 百分位数 百分等级 这两个我都是用内插法~~我不喜欢背公式 图形 圆形图→名义 长条图→名义、次序、等距(?课本、讲义没有) 直方图→等距、比率 次数分配多边图(折线图)→等距、比率→点在组中点 累积百分比曲线→从次数分配图变化过来→点在真实上限 茎叶图→将十分位数为茎，叶子部分写个位数；既有集中趋势， 也没有省略实际资讯。 正偏态→大多数的分数在较低的数值 负偏态→大多数的分数在较高的数值 正常社会多半是中产阶级偏穷，不正常的社会是大多数都是富有的人。 第四章 集中趋势测量：算术平均数→就平均数 →任何分数的改变都会改变平均数、所有分数与平均数的差所 得出的平方和是最小的、最客观说明抽样差异 中数→最中间的数值(奇数还好；偶数则是最中间两个数值之平均) →较平均数不受极端值改变影响、比平均数主观却比中数客观 众数→出现次数最多的数值 变异性测量：全距→两极端值之差(分散情形) 标准差→离均差平方和再开根号；变异数平方根 →最主要用来说明分散程度；容易受到每个分数改变的影响 变异数→标准差的平方；离均差平方 →可以说是原始分数与平均数的面积和 第五章 常态分布... z分数→原始分数减去平均数，在除以标准差 →一定要减去平均数，可以知道它距离平均的距离与方向；除以标准差只是方便後 面记算其面积，以便换算百分位数。 →不除以标准差，就不能比较不同的情境 --

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