繼上禮拜的虛無假設以及第一類型第二類型錯誤後
這禮拜所要探討的是中央極限定理、T-test(兩組平均數檢驗)、ANOVA(單因子變異數分析)、Chi square(卡方檢定)
T-test
當母體的平均分數為80時、我們若抽樣十個同學出來當樣本、則這十位同學的平均分數也會接近80分。
所以反過來說，當我們拿到一個樣本的平均分數為75的時侯，我們可以推論其母體的平均分數約為75分。
用在實驗時，如此我們就可以藉此來評斷該學生有沒有進步。也就是說前測時某個母群的平均分數為75分，所以該母體的學生抽樣出來時平均分數也會大約落在75分。
但當施測後獲得的平均分數上升為85分，則此時的母群B已經不是原本的母群A了，則從此母群B抽樣出來的學生的平均分數也會約落在85分。
同時依這個原理，若某樣本的平均分數為86分，接近母群B，則我們可以稱為該樣本為母群B的樣本。若抽樣出來的平均分數為74，接近母群A，則我們稱這個樣本為母群A的樣本。
PS. 兩組樣本比較用平均數T檢驗比較
兩組以上時則用單因子變異數分析
單因子變異數
是用在多個樣本時的比較，也就是說要從一群人中找出不一樣的，則可以用一些方法，像是會說中文的站出來，這時若有一個英國人不會講中文，則馬上就會被挑出來。
卡方檢定
用於檢驗是否有不正常的偏差
也就是說一開始應該是常態分佈的，也就是該班的學生國英數的分數都差不多。但今天換了一個班導師，他特別注重國文教學，所以經由他的教導後過了六周，發現該班的國文成績都提升並高於英數很多，此時就是發生不正常的偏差。也就可以說該班導師的國文教學有效。
因數分析
哪個面向佔比較大，一致性(信度分析)
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