第一章 母體：研究者所感興趣的所有集合 樣本：母體的一部分 抽樣：從母體中選出樣本的動作 變項：具有差異性的屬性或是特徵，隨著不同情境會有不同數值。相對概念→常數。 又可分成自變項(研究者所控制的)以及依變項(研究者想要觀察的) 資料：實驗中，測量所得的第一手數據 母數：以母群體計算出的數值 統計數：以樣本計算出的數值 又可分成描述統計(描述統計量的意義)以及推論統計(用統計量推估母數) 第二章 測量層次： 名義→類別 順序→比較大小 等距→能確定彼此的距離，能加減 比率→有絕對零，具有乘除 較高層次可以變成較小層次來計算，但較低不能往上。 第三章 分組 每一組的間距越大，遺失越多資訊；但阻間越窄，看不出集中情況。 最小一組的下限必須包含最小的資料 下限最好是組距的倍數 百分位數 百分等級 這兩個我都是用內插法~~我不喜歡背公式 圖形 圓形圖→名義 長條圖→名義、次序、等距(?課本、講義沒有) 直方圖→等距、比率 次數分配多邊圖(折線圖)→等距、比率→點在組中點 累積百分比曲線→從次數分配圖變化過來→點在真實上限 莖葉圖→將十分位數為莖，葉子部分寫個位數；既有集中趨勢， 也沒有省略實際資訊。 正偏態→大多數的分數在較低的數值 負偏態→大多數的分數在較高的數值 正常社會多半是中產階級偏窮，不正常的社會是大多數都是富有的人。 第四章 集中趨勢測量：算術平均數→就平均數 →任何分數的改變都會改變平均數、所有分數與平均數的差所 得出的平方和是最小的、最客觀說明抽樣差異 中數→最中間的數值(奇數還好；偶數則是最中間兩個數值之平均) →較平均數不受極端值改變影響、比平均數主觀卻比中數客觀 眾數→出現次數最多的數值 變異性測量：全距→兩極端值之差(分散情形) 標準差→離均差平方和再開根號；變異數平方根 →最主要用來說明分散程度；容易受到每個分數改變的影響 變異數→標準差的平方；離均差平方 →可以說是原始分數與平均數的面積和 第五章 常態分布... z分數→原始分數減去平均數，在除以標準差 →一定要減去平均數，可以知道它距離平均的距離與方向；除以標準差只是方便後 面記算其面積，以便換算百分位數。 →不除以標準差，就不能比較不同的情境 --

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