被抽到的機率是一樣 (這點很重要) 我是這樣講的 一個袋子裡有十顆球 一黑九紅 黑球直徑10cm 紅球直徑 5cm 抽中黑球我給你1000元 (抽中黑球安心亞脫一件衣服 我來抽) 抽中紅球你給我 10元 (抽中紅球 我脫一件衣服) 請問抽中黑球的機率是多少? (這就是被抽中的機率不一樣) 至於母體(我喜歡講原始來源)和樣本 我是用 1 L 的 10% 糖水 vs 10 mL 的 10% 糖水 (1 L 倒出 10 mL) 喝起來有沒有不一樣? 利用濃度的均質性來講抽樣需要的代表性 (自然老師講數學的職業病) 一樣糖水放久了 底部會比較甜 這樣有代表性嗎? 大概是這樣 ※ 引述《Realperson (7月)》之銘言： : 記得早些年，對於國三關於抽樣不確定與隨機性這個部分的說明都有些卡卡 : 畢竟學生剛接觸機率不久，對於各種抽樣方法的認識與操作經驗都不足 : 因此很難讓他們對於教科書上提到的這兩個部分有很直覺的概念 : 最近又看到班內新進的輔導老師在講述這個部份時說地"裡裡落落" : 因此我將我自編的教材裡對於這兩個部分的內容貼上來跟大家分享討論 : 希望對各位老師有幫助，有更好的說明方式也請提出，大家一起進步:) : Part 4.抽樣的隨機性: 為了要避免我們抽取的樣本有特定主觀的傾向， : 而非母群體客觀的特性，我們必須確保每個樣本被抽到的機率一樣， : 稱為『抽樣的隨機性』。 : 例如某機構若只針對高雄市眷村的居民進行抽樣，則會感覺高雄市民大多是國民黨員， : 而客觀的事實上，高雄市民以民進黨居多。 : 註: 若母群體每個樣本被抽到的機率均相同，則稱為『簡單隨機抽樣』。 : Part 5. 抽樣的不確定性: 因為隨機抽樣的結果，因此我們不能確定每次抽樣的內容 : 會一樣，因此抽樣具有不確定性。也就是說，即便在隨機性的前提下， : 我們還是無法避免抽到極端的樣本內容而錯估了母群體的事實。這是一個必然的結果， : 因為樣本數畢竟只是母群體的一部分，不一定能完全顯示母群體的特性。 : 但我們可以說，在隨機性的前提下，可以降低抽到極端樣本的機率， : 而盡量提高抽樣的正確性。 : 例如若我們隨機針對全體高雄市民進行抽樣， : 還是有可能都剛好抽到住在眷村的民眾，而以為高雄市民以國民黨員居多。 : 但如果我們沒有特定只針對眷村抽樣，而讓每個高雄市民被抽到的機率都一樣， : 那麼都只抽到眷村民眾的機率很小。可以讓得到的樣本結果能接近 : 母群體事實的機會提高。 --

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