國家圖書館出版品預行編目（CIP）資料 SPSS 與應用統計學 / 謝廣全 , 謝佳懿著 . -- 二版 . -- 高雄市：巨流 , 2014.09
SPSS 與應用統計學
面 ; 公分 ISBN 978-957-732-489-4（平裝附影音光碟）
（第二版）
1. 統計套裝軟體、2. 統計分析 512.4
著 責 封 發 總 出
103011554
任編 面設 行 編
者 謝廣全、謝佳懿 輯 林瑜璇 計 余旻禎 人 楊曉華 輯 蔡國彬 版 巨流圖書股份有限公司 80252 高雄市苓雅區五福一路 57 號 2 樓之 2 電話：07-2265267 傳真：07-2264697 e-mail: chuliu@liwen.com.tw 網址：http://www.liwen.com.tw 編 輯 部 23445 新北市永和區秀朗路一段 41 號 電話：02-29229075 傳真：02-29220464 郵 撥 帳 號 01002323 巨流圖書股份有限公司 購 書 專 線 07-2265267 轉 236 法 律 顧 問 林廷隆律師 電話：02-29658212 出版登記證 局版台業字第 1045 號
ISBN 978-957-732-489-4（平裝） 二版一刷 ‧2014 年 9 月 定價：580 元 版權所有 • 請勿翻印 （本書如有破損、缺頁或倒裝，請寄回更換）
序 Preface 四十年前統計學課程在大學教育中僅有特定少數科系列為必修科目，歷經數十 年的演變，由於知識爆炸與科技日新月異，科學研究方法普受高等教育重視，統計 學課程早已成為各學科領域必修科目。 傳統的統計學教科書類多詳細介紹統計學各種理論、詳細交代公式來源，甚或 證明定義公式如何轉化為計算公式之過程，讓學子望之生畏、敬而遠之，並且缺乏 例證與練習，教學與學習效果不彰。依據作者的觀察，修讀統計學課程學生，除了 少數數理科背景學生外，普遍發生數種狀況：對數字課程內容非但不喜歡且產生畏 懼、對於是否記誦統計公式異常困擾、統計方法如何運用於研究與日常生活當中， 難以理解。 依據上述問題之發現與教學經驗，復以統計套裝軟體提供之強大快速分析功 能，深知欲消弭學習者對統計學之消極印象，必須改弦易轍，揚棄統計學教科書過 度注重計算過程與統計公式之傳統，始能扭轉乾坤。因此，本書之特色如下： （一） 提綱契領，只強調重點原理，拋棄繁雜之計算過程； （二）大部分計算過程由 SPSS 代勞，並且逐步示範 SPSS 操作步驟與所顯示視窗畫面，易學易懂； （三）詳細舉 證正式專題研究與日常生活例證，使理論與實際結合； （四）各種統計方法舉例 分析、呈現報表之後必附加「解釋」 ，使學習者了解整個資料所代表之有用訊息； （五）精編各章涵蓋各領域練習題並附解答，使習題與本文相互印證，發揮統計學 之應用功能。 本書能夠順利出版，最要感謝黃煇雲先生誠摯邀約，卓越編輯群陳嘉珮、龍 瑞、李沛蓉、王珮瑜等精心策劃，弘光科技大學老福系同事助理教授林佳靜博士提 供部分技術協助，特別表達由衷之謝忱。 著者學疏才陋，雖極盡心力想完善本書，仍力有未逮，疏漏之處在所難免，敬 祈學者方家不吝指正。
謝廣全 謹識 謝佳懿 2010 年 2 月 於 弘光科技大學
序 Preface
增 訂 二 版
本書自二〇一〇年出版問世，三年來承蒙各校院同好惠予採用及讀者大眾之熱 列支持，初版經已三刷。鑑於科技與知識之快速進步汰舊換新，著者也有責任與時 俱進，思考如何將社會科學研究方法與統計學知識與技能融為一爐，讓讀者閱讀一 本統計學書籍，既認識一些社會科學的研究方法，同時懂得如何將研究所獲得的原 始資料數位化，並且轉換成可解釋、能預測的有用量化資訊。 增 訂 版 之 特 色 有 五：（ 一 ） 增 加 點 選 SPSS Statistics 功 能 指 令 後 所 出 現 的 子 （副）視窗名稱，使讀者不會錯過任何視窗畫面；（二）增加如何將學校雲端 SPSS 線上外掛應用程式下載，讓讀者在家也可自行練習、學習； （三）分別標示不同 SPSS 版本或內建與外掛程式的不同操作要領； （四）增加如何將不同的變項與不同 的受試者建檔資料合併的方法；（五）增加綜合測驗Ⅰ和綜合測驗Ⅱ，使讀者在期 中與期末評量前，作複習或預作評量，有助學習成效。 部分校院 SPSS Statistics 只能在該校電腦教室使用，並無線上外掛應用程式， 並且各校下載應用程式的規範與程序有別，請讀者諸君明察秋毫且予以遵守。 著者雖欲使本書盡善盡美，限於才疏學淺，漏誤之處難免，敬祈學界 先進惠 予批評指教是盼。
謝廣全 謹識 謝佳懿
目錄 Contents CHAPTER
1 緒 論
統計學的意義 ...................................................................................1-2 1-1 統計學的分類 ...................................................................................1-3 1-2 統計學的內容 ...................................................................................1-3 1-3 變數與常數 .......................................................................................1-4 1-4 變數的種類 .......................................................................................1-4 1-5 群體與樣本 .......................................................................................1-6 1-6 參（母）數與統計量 .......................................................................1-8 1-7
Exercises 1 .........................................................................................1-9
CHAPTER
2 資料建檔
SPSS Statistics 17.0（或 SPSS Statistics 20）操作簡介 ..................2-2 2-1 資料編輯與鍵入資料 .......................................................................2-6 2-2 反向計分與計算總分 .....................................................................2-15 2-3 下載 SPSS Statistics 應用程式 .......................................................2-23 2-4 資料檔合併 .....................................................................................2-26 2-5
CHAPTER
3 次數分配與圖示法
次數分配與圖示法 ...........................................................................3-2 3-1 次數分配表與各種圖形的製作方法 ...............................................3-2 3-2
Exercises 3 .......................................................................................3-14
CHAPTER
4 敘述統計
集中趨勢量數 ...................................................................................4-2 4-1
離中量數 .........................................................................................4-16 4-2 相對位置量數 .................................................................................4-24 4-3
Exercises 4 .......................................................................................4-36
CHAPTER
5 機率與機率分配
機率的基本概念 ...............................................................................5-2 5-1 事件機率的計算法則 .......................................................................5-5 5-2 機率理論 ...........................................................................................5-6 5-3 機率公理 ...........................................................................................5-7 5-4 間斷變數的機率分配 .......................................................................5-9 5-5 連續變數的機率分配 .....................................................................5-14 5-6
Exercises 5 .......................................................................................5-25
CHAPTER
6 抽樣與抽樣分配
抽樣的方法 .......................................................................................6-2 6-1 抽樣分配 .........................................................................................6-11 6-2 樣本數該多大 .................................................................................6-16 6-3
Exercises 6 .......................................................................................6-20 Exercises 綜合測驗 I .......................................................................6-22
CHAPTER
7 推論統計的基本原理（一）：統計估計
點估計 ...............................................................................................7-2 7-1 區間估計 ...........................................................................................7-3 7-2
Exercises 7 .........................................................................................7-9
CHAPTER
8 推論統計的基本原理（二）：假設檢定
假設檢定的基本原理 .......................................................................8-2 8-1 單一參數的假設檢定 .....................................................................8-10 8-2
Exercises 8 .......................................................................................8-15
CHAPTER
9 兩個群體參數差異之比較分析
兩個母群平均數差異的 t 檢定 ........................................................9-2 9-1 兩個母群百分比差異之 t 檢定 ........................................................9-6 9-2 SPSS 兩個平均數差異的 t 檢定 ......................................................9-8 9-3
Exercises 9 .......................................................................................9-16
CHAPTER
10-1
10 單因子變異數分析
什麼是變異數分析 .........................................................................10-2
10-2
變異數分析的基本假設 .................................................................10-2
10-3
變異來源 .........................................................................................10-2
10-4
變異數分析的統計實驗設計 .........................................................10-4
10-5
多重比較檢定 .................................................................................10-7
10-6
SPSS 變異數分析實例 ...................................................................10-8
10-7
單因子多變量變異數分析（one-way MANOVA）.....................10-20
Exercises 10 ...................................................................................10-33
CHAPTER
11 雙因子變異數分析
11-1
雙因子變異數分析的基本原理 .....................................................11-3
11-2
雙因子獨立樣本變異數分析－交互作用不顯著 .........................11-4
11-3
雙因子獨立樣本變異數分析－交互作用顯著 ...........................11-10
Exercises 11 ...................................................................................11-22
CHAPTER
12-1 12-2 12-3 12-4 12-5
12 卡方檢定－百分比檢定
χ2 適合度檢定－同等機率法 .........................................................12-2 χ2 適合度檢定－先天機率法 .........................................................12-7 χ2 同質性檢定 ...............................................................................12-10 χ2 獨立性檢定 ...............................................................................12-14 χ2 改變的顯著性檢定－相依樣本 ...............................................12-17 Exercises 12 ...................................................................................12-24
CHAPTER
13 相
關
13-1
積差相關係數（r）..........................................................................13-2
13-2
斯皮門氏等級差異相關係數（rs）.................................................13-6
13-3
肯德爾 tau 係數（τ）.......................................................................13-7
13-4
肯德爾和諧係數（W） ....................................................................13-8
13-5
二系列相關係數（rbi）....................................................................13-9
13-6
點二系列相關係數（rpbi）............................................................13-10
13-7
四格相關係數（rtet）.....................................................................13-10
13-8
phi 係數（Φ）................................................................................13-11
13-9
克拉瑪 V 係數 ..............................................................................13-12
、珈瑪係數（γ）或 G 係數 ................................13-12 13-10 列聯係數（C） 13-11 各類相關係數及其適用範圍 .......................................................13-13 13-12 SPSS 求得各類相關係數的操作過程 .........................................13-13
Exercises 13 ...................................................................................13-23
CHAPTER
14 迴歸分析
14-1
簡單迴歸分析 .................................................................................14-2
14-2
多元迴歸分析 .................................................................................14-9
14-3
逐步多元迴歸分析 .......................................................................14-21
Exercises 14 ...................................................................................14-31
CHAPTER
15 項目分析與效度信度分析
15-1
項目分析 .........................................................................................15-3
15-2
效度分析 .......................................................................................15-17
15-3
信度分析 .......................................................................................15-35
Exercises 15 ...................................................................................15-46 Exercises 綜合測驗 II....................................................................15-47
Appendixn A 附表 ......................................................................................A-1 Appendixn B 參考書目 ..............................................................................B-1 Appendixn C 英漢名詞索引 ......................................................................C-1 Appendixn D 問卷表 ..................................................................................D-1 Appendixn E 習題解答 .............................................................................. E-1
01 緒 論
本章學習目標 本章主要在使學習者了解與熟悉下列概念： 統計學的由來、統計學的意義。 統計學的分類、統計學的內容。 統計學的種類與測量精緻程度。 母體參數與樣本統計量之區別。
SPSS 與 應用統計學
臺灣地區每隔數年就舉辦各種公職人員或各級民意代表選舉，在選前一個 月左右，各政黨或民意調查機構都會陸續公佈各候選人的民意調查結果，例 如： 「在百分之九十五（95%）信賴水準下，某甲候選人的支持度是四十三個 百分點（43%），誤差為三點二個百分點（3.2%） 」 ，這就是統計學的一種應用： 推論統計。 Statistics 這 個 字 源 自 拉 丁 語 根 的 status， 原 意 為「state」 （國家或狀態） ， 指一個國家爲課徵賦稅、徵兵而進行人口調查等事務而來。1660 年德國人 H. Conring 首先創用 Statistics 一詞，指以數字或文字等方法來敘述社會的現況特 徵，稱為「國家之學」 ，與「政治」是同義字，與政府的人口調查和財政稅收息 息相關；後來因為政治與社會的範疇逐漸擴張複雜，Statistics 經過不斷的研究發 展，從「統計意識時代」 （16 世紀以前）而「古典統計學時代」 （16 世紀中～ 17 世紀初） 、進而「機率理論時代」 （17 世紀初～ 19 世紀初） 、轉而「敘述性統計 時代或近代統計學時代」 （19 世紀初～ 20 世紀初） 、最後進入「推理性統計學時 代或現代統計學時代」 （20 世紀初～到現在） ，各種統計方法的電腦套裝軟體如 SPSS、Excel、SAS、AMOS、BMDP 等如雨後春筍般被開發出來；內涵也逐漸 由最初的描述統計擴大到推論統計與涵蓋實驗設計。
1-1
統計學的意義
統計學在描述或推論事物的現況與可能結果。有統計學者認為統計學是一 門蒐集、整理、描述、展示、分析及解釋資料以幫助人們在不確定的狀況下作決 策的科學（劉弘煌，2003） 。亦有統計學者認為統計學係指蒐集、整理及分析樣 本統計資料，以了解樣本資料之特徵，並由樣本統計量推論母體母數，使能在不 確定的情況下，作成普遍性結論的方法（江建良，2002） 。就統計學應用範圍而 言，統計學為研究如何由數值資料抽取訊息，據此對母體作推理之一門科學；就 內容而言，統計學包括統計資料、統計方法與統計原理三部分（郭信霖、許淑 卿，2006） 。 著者認為：統計學是一門計量工具科學，研究者將觀察、實驗、調查、測驗 等研究方法所蒐集到的原始或二手資料，經過整理分類、或繪製圖表展示、或計 算結果，分析比較解釋現況；或依據少數樣本資料，推論不確定的大群體的可能 情況，使簡單素材轉換成有意義資訊的一門科學。
1-2
緒 論
1-2
01
統計學的分類
統計學依照其內涵與性質，可以分為數理統計學與應用統計學二類：
（一）數理統計學（mathematical statistics）：主要在探討與證明統計方法所使用的 公式之來源，偏重理論基礎，需要較充實的數學知識。
（二）應用統計學（applied statistics）：主要在將數理統計學所發明的統計公式，用 來解決日常生活中的問題，偏重公式的應用，需要具備一般數學知識。
1-3
統計學的內容
統計學的內容涵蓋敘述統計、推論統計與實驗設計三部分：
（一）敘述統計（descriptive statistics）：主要是將所蒐集到的第一手資料，經過分 類、劃記、作成表圖、計算、解釋結果，彰顯原始資料所代表的意義；它的 限制是僅能就事論事，觀察或調查了多少樣本（人或事或物） ，只能解釋這 些樣本的實況，不能引申或推論到其他未接受觀察或調查的群體。
（二）推論統計（inferential statistics）：主要在將對少數樣本實驗、觀察或調查結 果，引申或推論到其他未接受觀察或調查的群體；當然，這種推論結果一定 會產生或多或少的誤差。
（三）實驗設計（experimental design）：是一種科學的研究方法，通常包括至少一 個自變數（independent variable）與至少一個依變數（dependent variable） ， 研究者操控自變數來檢驗它對依變數有無影響。例如某醫學中心某心臟 血 管 科 醫 師 進 行 藥 物 人 體 實 驗， 徵 求 到 40 位 罹 患 高 膽 固 醇 之 高 血 壓 患 者，事先檢驗其膽固醇含量與血壓數據。該醫師將患者隨機分派（random assignment）為 A、B 兩組，再隨機分為實驗組（A 組）與控制組（B 組） 。 實 驗 組（A 組 ） 服 用「 脂 脈 優 」 （caduet） ， 控 制 組（B 組 ） 服 用「 脈 優 」 （norvasc） ，經過兩個月之後，檢驗 A、B 兩組患者服藥前後之膽固醇（血脂 肪）指數，作 t 檢定（t test）以驗證降血脂藥物是否有顯著效果。這就是一 種實驗設計，它不但須有自變數與依變數，還須有實驗組與控制組，實驗結 果必須進行統計分析，而實驗設計結果的統計分析採用的是推論統計方法。
1-3
SPSS 與 應用統計學
1-4
變數與常數
（一）變數（variable）：就是一種變動不居的因數，是一種因人、因時、因地而 異的特質或屬性，是一種測量資料，可以用數值表示。例如身高、體重、 智商因人而異；春、夏、秋、冬之溫度不同；頭髮、膚色各異。把長度、 重量、溫度、時間、個人興趣、人格特徵、物價、犯罪行為等等，拿來作 為研究調查實驗的對象時，因為可以用不同數值表示，因此通稱為「變數」 或「變因」 。
（二）常數（constant）：係指一種不能夠依不同數值出現或改變的特質或屬性。 例如圓周與直徑的比率 π = 3.14159，自然對數（natural log）的底數 e = 2.7183；正常人類有四肢五官、五臟六腑，不會因種族因人而異（少數人有 兩個心臟、兩個子宮係屬異常） 。
1-5
變數的種類
變數可以依其是否具連續性、變數特性與測量尺度水準加以區分：
1-5-1 依據變數是否具連續性來區分 （一）間斷變數：一種變數如果不具備連續性，各個變數個體自成一個單位，只能 以整數表示，不能分割以小數表示，一定可以數得盡、算得完，此種變數 （discrete variable）或「 不連續變數」 。例如：性別、人 就稱為「 間斷變數」 數、學生年級數、專科學校（無論類別數或學校數） ，都只能以整數表示， 是為間斷變數。
（二）連續變數： 一種變數如果具備連續性，各個變數個體可再分割成無窮盡 個單位，可以小數表示，數不盡、算不完，此種變數就稱為「 連續變數 」 （continuous variable） 。例如：長度（公里 → 公引 →公丈 → 公尺 → 公寸 → 公分） 、重量（公噸 → 公秉 → 公斤 → 公兩 → 公錢 → 公克） 、時間（年 → 月 → 日 → 時 → 分 → 秒）等是。
（三）心理測驗或教育成就測驗分數，常以整數表示（間斷變數），事實上它也可 以帶小數（連續變數） ，都可能存在，也都有意義，特別稱為「間斷而近似
1-4
緒 論
01
連續變數」（discrete approximation to continuous），通常是將它當作「連續變 數」來處理（謝廣全，2002）。
1-5-2 依據變數的特性來區分 （一）質變數：變數如果依其本身的性質或程度不同而區分成數個類別，就稱為 。例如：人類血型（O 「性質變數」 （qualitative variable）或簡稱「 質變數 」 型、A 型、B 型、AB 型） 、社經地位（高、中高、中、中低、低） 、服務品 質（優、中、劣） 、人種（白、黑、黃、紅） 。質變數又可稱為「類別變數」 或「屬性變數」 。
（二）量變數：如果變數係依據測量計數分配給予量數值，此種變數即屬於「數 。例如：身 量變數」 （quantitative variable） ，簡稱「量變數」或「屬量變數」 高、體重、跑 100 公尺的速度、年薪多寡、某廠牌車輛月售車輛數等是。
1-5-3 依據測量尺度精緻水準來區分 將一些數字分配到一種測量的量尺或量表（scale）上，稱之為分數點、分數
值或分數（score），一般稱為「觀察值」。依據測量量尺測量結果的精緻程度，將 測量尺度分為名義量尺、次序量尺、等距量尺與比率量尺四類：
（一）名義變數（nominal variable）：採用名義量尺測量變數時，變數的性質相 同，沒有好壞、大小、先後、高低的區別，而以代碼來區別不同類別。例 如：籃球比賽分為紅隊與白隊，紅隊的球員又分成①、②、③、④、⑤號等 等；頭髮分為黑、白、棕、金黃顏色；方向分東、西、南、北；一年分春、 夏、秋、冬四季等等皆是名義變數，或稱類別變數或名目變數。
（二）次序變數（ordinal variable）：採用次序量尺測量變數時，變數的性質相同， 但已有好壞、先後、大小、高低的區別，而以代碼來區別不同類別時，具有 方向、次序存在，可以排列順序。例如：各種競賽結果分為冠軍、亞軍、季 軍、殿軍；觀光飯店品保分成五星級、四星級、三星級、二星級；智力分成 資賦優異、優異、中上、中才、中下、臨界智能、智能不足等；茶葉競賽評 等分為特等、頭等、二等、三等、三顆梅花、二顆梅花、一顆梅花及優等共 八個等級。
名義變數與次序變數不適合代數處理法，不能相加減，更不能相乘除。 1-5
SPSS 與 應用統計學
（三）等距變數（interval variable）：採用等距量尺測量變數時，不但變數的性質相 同，且有先後、大小、方向、次序，具有相等間隔單位之特性，可計算變數 數量之大小或差異，適用於算術加減運算，例如：測驗分數、溫度高低等 ，只能 是。由於缺乏真正零點（true zero）－自然原點（計算的起點，如 0）
相加減，不能相乘除（不能以倍數表示）。 （四）比率變數（ratio variable）：採用比率量尺測量變數時，該變數非但能區分類 別、排列次序、指出差異量，更能算岀數值之比率。例如：山的高度、人的 （true 體重、物品的價格、時間的長短等等，它們都有一個自然原點「真零」 zero） ，稱之為比率變數。比率變數不但能相加減，也能相乘除。 名義變數與次序變數屬於較不精緻的測量尺度，因此較適宜採用無母數統計
法（nonparametric statistics）處理資料；等距變數與比率變數屬於較精緻的測量 尺度，因此較適宜採用母數統計法（parametric statistics）處理資料。
1-6
群體與樣本
研究者無論採用哪一種研究方法進行研究工作，想探究問題表象背後的真相 時，目標都是針對群體。但群體數量經常很龐大，想要作一個普及性的研究，必 須花費許多人力、時間與經費，事實上也沒有必要。因此，在實務上通常是探討 樣本資料來推論群體的可能狀況。 ：就是研究對象中具有共同特性之個體（可以是人、 所謂群體（population） 事或物） ，群體或稱母體或母群體，通常根據研究者對群體之定義來規範。例如 大學生群體，就必須去定義是否涵蓋博、碩、學士三個層級？是否涵蓋日間、夜 間及進修推廣部？群體依其大小分為兩類：
（一）有限大群體（finite population）：群體的個體數很確定，可以數得盡、算得 完，例如：某科技大學的學生。
（二）無限大群體（infinite population）：群體的個體數很難確定，數不盡、算不 完，例如：臺灣地區國小學生群體，教育部中等及學前教育署雖有官方統計 數據，實際人數並不確切。
1-6
緒 論
01
所 謂 樣本（sample） 就 是 從 群 體 中 所 抽 樣 出 來 的 少 數 人、 或 事、 或 物。 sample 是指人就稱為「樣本」 ，是指物品就稱為「樣品」 。臺灣老一輩曾受過日本 教育的人稱樣本為「見本」 ，日本人稱樣本為「サンプル」 。樣本依其大小也分為 兩類：
（一）大樣本：樣本數大於或等於 30（n ≧ 30），它的抽樣分配（sampling distribution）接近常態分配（normal distribution） ，稱為 Z 分配；
（二）小 樣 本： 樣 本 數 小 於 30（n < 30）， 它 的 抽 樣 分 配 是 一 種 低 闊 峰 分 配 ， （leptokurtic distribution） ，又稱為 司徒登氏 t 分配（Student’s t distribution） 。 簡稱「t 分配」 另外，根據研究設計的性質，樣本又可分為獨立樣本與相依樣本。
（一）獨立樣本：假若兩個群體彼此之間不相屬，統計上相互獨立，則從該兩群體 ，譬如 中各抽取一個樣本，這兩個樣本稱為 獨立樣本（independent sample） 大學男生樣本與女生樣本、高中生樣本與高職生樣本、國中一年級樣本與國 中二年級樣本等等，都屬於獨立樣本。獨立樣本的隨機變數之間的相關被假 。 設為零（ρxy = 0）
（二）相依樣本：假若同一個樣本在實驗前後各接受一次測量，前測與後測都是 相同的受試者，這種單組法的實驗設計樣本，就稱為 相依樣本（dependent ， sample）/ 成對樣本（match-paired sample）或關聯樣本（correlated sample） 。 相依樣本或關聯樣本的隨機變數之間的相關，不再被假設為零（ρxy ≠ 0）
隨機配對組設計（random match-paired group design）的兩個樣本，也屬於相 依樣本。 獨立樣本與相依樣本其抽樣分配差異的標準差（簡稱「差異的標準誤」 ）是 不一樣的，本書將在第六章與第九章中詳細介紹與討論。
1-7
SPSS 與 應用統計學
1-7
參（母）數與統計量
（一）參數：研究者如果能對整個群體進行普查，將群體的統計代表量數（如平均 數、標準差、百分比、相關係數等）計算出來，則這些代表整個群體的統 （parameter）或譯稱「母數」 ，它是代表群體特徵的量 計量數就稱為「參數」 數。參數通常以拉丁字母或希臘字母表示，例如群體的平均數參數以「μ」 表示、群體的標準差參數以「σ」表示、群體的相關係數參數以「ρ」表示。 由於甚少有人對群體進行普查，群體的參數通常是個未知數，只能以樣本的 統計量來估計它。
（二）統計量：研究者通常不採用普查方式，而採用抽樣研究（sampling study）， 從群體當中抽取一定數量的樣本接受調查或實驗，從樣本資料中所計算出來 （statistic） ，它是表達樣本特徵的量數。統計 的統計數值，就稱為「統計量」 量通常以英文字母表示，例如樣本平均數的統計量以「M」 、 「
」或「 」
表示，樣本標準差的統計量以「s」表示：s 係代表「sample」和「small」兩 種意義。
1-8
Exercis
e1
一、選擇題
請從下列各題中，選出一個正確的答案。
（ ）1. 統計學有何功能？ (1) 解釋現況
(2) 摘要資料
(3) 進行推論
(4) 以上皆是
（ ）2. 下列哪一種統計學屬於應用統計學？ (1) 生物統計學
(2) 社會統計學
(3) 教育統計學
(4) 以上皆是
(3) 常用對數
(4) 每週上網時數
(3) 重量
(4) 長度
(3) σ
(4)М
（ ）3. 下列哪一個答案不屬於變數？ (1) 測驗分數
(2) 個人薪資
（ ）4. 下列哪一種是屬於間斷變數？ (1) 戶口數
(2) 時間
（ ）5. 下列哪一種符號代表統計量 (1) μ
(2) ρ
（ ）6. (1) 某科技大學接受評鑑，圖書館自評資料顯示 (2) 全校學生借書率為
65%，某評鑑委員隨機抽樣 (3) 25 位學生，發現有 5 位曾經借書，(4) 借 書率為 20%。問：下列問題的正確答案是何者？ (a) 樣本是指哪個代號？
(b) 參數是指哪個代號？
(c) 統計量是指哪個代號？
(d) 母體（群體）是指哪個代號？
二、簡答題
1.
連續變數與間斷變數的主要區別何在？
2.
普查與抽樣調查的主要優、缺點何在？
3.
參數與統計量如何區別？
4.
大樣本與小樣本有何區別？
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Memo