統計分析 - 研究生2.0

抽樣分配(sampling distribution)

在學統計的時候，我個人覺得抽樣是不好解釋的地方，特別是有人常問的問題：「如果母群體不是呈現常態分配，這樣抽樣出來，具有代表性嗎？」

觀念可以利用玩的玩出來。假設上圖是我們的母群體，你會發現這個母群體並非常態分配，而是呈現右傾斜的。如果我們一次從母群體中取出5個個體，然後計算這群個體的平均值，然後紀錄下來。做了很多次之後，這些平均值，會呈現常態分配。

不相信嗎？那到下面玩玩吧！

Excel 可以拿來做統計分析，這是眾所皆知的事，但許多人都換到了Office 2007，想要拿Excel 2007來做一些簡單的統計時，卻發現不知道在哪。這篇文章說明如何找出這個好用的功能。

1. 首先到Excel 上方的工具列，點最右邊往下的箭頭，選擇其他命令。

2.…

每次要分析資料，你是不是也有這種時刻——

數據都整理好了，軟體也開了，手指懸在鍵盤上，然後……腦子空白。😶

「這題該用 T-test 還是 ANOVA？」
「前後測可以用 T-test 嗎？」
「什麼時候才需要用 Regression？」

這篇文章不講公式，不推導原理，只告訴你什麼情況用什麼方法。

T-test 的核心問題只有一個：這兩組的平均值有沒有差異？

使用條件很單純：有兩組，而且只有兩組。組別必須是類別變數，像是性別（男／女）、實驗組與控制組、有無接受訓練。

⚠️ 如果超過兩組，就不能用 T-test，要換 ANOVA。原因很簡單：每做一次 T-test，犯錯機率就疊加一次。三組硬拆成三次 T-test，整體錯誤率早就超標。

還有一個很常犯的錯誤：把前後測資料當兩組獨立樣本跑 T-test。

前後測是同一批人測兩次，兩筆分數之間有關聯，這種情況要用的是 paired-sample t-test（配對樣本 T 檢定），不是 two-sample T-test。用錯了，結果就算顯著，也不代表你真正想證明的那件事。

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