推論統計

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推論統計的理論假設是機率論。機率論研究發現，當樣本總體的樣本容量達到特定值時候，則［樣本總體分布］的形狀為Z分布（樣本容量三十以上）、T分布（樣本容量為三十到八）或P分布（樣本容量為十以下）的。這時，我們從樣本總體中隨機抽出一個樣本，這個樣本落在這個樣本總體的中心區域的可能性較大，落在邊緣區域可能性較小，出了某一區域的可能性很小。這一規律在所有定樣本容量的數據分布中都存在。因此，我們可把兩組數據放到一個坐標繫上，然後根據兩組數據的統計參數來比較兩個分布是否有顯著性差異，並估算出猜錯的可能性。

推論統計中最常用到的指標為Z分數（大樣本研究）、T分數（小樣本研究）、P分數（二項分布研究），檢驗方式主要有Z檢驗、T檢驗、）。除此以外，推理統計中另有非參數分析方法，可以根據數據的秩來計算統計結果。

推論統計結果的可靠性除了受到實驗方法和數據處理方法的影響，還受到樣本容量影響，根據過大或過小的樣本計算出的結論都可能是不可靠的，為此，心理統計學中又有［［ω2］］法和D值法來檢驗樣本是否大到足以影響推論的地步。

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