※ 引述《koic (勒圾弗力札)》之铭言： : 前几天快速翻书 看到两种误差 抽样&第一型误差 两者有关系吗(课本网路都寻遍了) : 前者是在"民意调查篇章"看到的 : 内涵大致为 在95%的信赖水准及蒐集到1000~1500个样本的情况下，抽样误差2.5%~3% : 这个有用到一型误差的概念 : 後者是在推论统计的"假设检定"翻到的 : 无论是z，t，f检定，最後的结论必有"在95%的信赖水准下，仍有犯一型误差5% : 同理，可能用到抽样误差的概念吗?? : 还有其他的随机误差、系统误差能跟上述两者连上线吗 : 这些error已经快误我一生了 麻烦各位解救 这是一个好问题！ 抽样误差是指 在抽样的过程中所随机产生的误差，比如母群的平均数是50 当你的抽样误差大时，你所抽出的抽样分配的范围可能在30-70之间 而当你的抽样误差小时，你所抽出抽样分配的范围可能在45-55之间 而影响抽样误差最直接的就是样本数！ 当样本数小时，抽样误差大，一个真正显着的现象，可能因为样本数不足 抽样误差大，导致没有显着，这样会产生型二误差！ ex：资优班与普通班的数学成绩平均数为85与70分， 在取样人数很少时，可能无显着出现。 反之如果样本数够大时，一个并非会显着的现象，可能因为样本数够大而看的到 细微的差异，而显着，此时将产生型一误差！ ex国中全校男生与女生的英文分数平均为76.34与76.88 可能因为人数够大，而产生很细微的差异显着。 --

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