信賴區間 - Dr. Fish 漫游社會統計

簡單線性迴歸的假設檢定

迴歸

簡單線性迴歸是涉及一個自變項和一個依變項的分析，兩變項間為不完全的線性關係，探討自變項的改變如何影響依變項的變化。簡單線性迴歸的假設檢定包含相關係數和斜率的假設檢定，檢驗兩變項之間的關係是否存在於母群體裡以及自變項是否對依變項的預測有顯著的幫助。

線性迴歸

最小平方迴歸線可用來估計不在樣本裡的單一自變項數值的預測區間，不過計算預測區間時無法使用作為整體預測誤差測量的估計標準誤。由於個別自變項數值會隨著其與自變項平均數間的距離而有不同的誤差估計，所以個別預測的標準誤須做相應的調整後才能計算出預測區間。

無母數檢定

Kruskal-Wallis檢定的假設檢定是在檢驗3個或3個以上的獨立群組是否來自於完全相似的母群體之虛無假設，屬於一種無母數檢定。Kruskal-Wallis檢定使用在測量尺度至少為次序尺度的變項資料上，或單因子變異數分析的常態分配和／或變異數同質性的假設受到嚴重違反的時候。

描述統計

Excel內建許多資料操縱的函數，若只想求得特定的描述性統計量，可以套用個別的函數或公式來計算。但若想求得多個統計量，逐一計算會耗費許多時間，此時可以安裝「增益集」裡的「分析工具箱」，再執行分析工具裡的「敘述統計」功能，即可一次取得常用的描述性統計量。

入門概念

研究資料蒐集完成後的統計分析最主要可分為描述統計和推論統計兩個部分，雖然兩者都是利用資料進行分析，但分析方法和目的並不相同。描述統計是以組織、概括的方式來呈現和描述資料的特性；推論統計則是將樣本資料推論至母群體上，通常牽涉到機率和各種統計檢定方法。