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推論統計
假設檢定是運用統計模型來檢驗研究問題的方式，也是用來測試研究人員操縱的變項是否具有效果的統計推論方法，是推論統計中最核心的部分。假設檢定的過程包含研究假設的提出、顯著水準的設定、統計檢定方法的選擇、檢定統計量和相關機率的計算與決策規則的運用等5個步驟。
抽樣分配
推論統計
檢定統計量是從樣本資料計算出來，用來評估拒絕或保留虛無假設的一個數值。概念上，檢定統計量為統計模型可解釋的變異對無法解釋的變異之比率。若數值愈大，代表結果愈不可能因為機遇而產生，所以發生的機率愈小，若小於顯著水準，即為顯著的檢定統計量，可拒絕虛無假設。
推論統計
當樣本數小於30或母群體標準差σ未知的時候，並無法使用常態分配和標準分數來計算信賴區間，此時須改用t分配和t值來計算。t分配為抽樣分配的一種，會隨著與樣本大小相關的自由度之改變而有不同的曲線，而透過t分配表的查詢可獲得信賴區間計算所需要的t值。
推論統計
平均數抽樣分配指從母群體中隨機抽取出樣本大小為N的所有可能樣本，計算出每一個樣本的平均數和獲得該平均數的機率，最後呈現出各個平均數機率分布狀況的機率分配。即使母群體沒有呈現常態分配，只要樣本數愈大，平均數抽樣分配就會愈趨近於常態分配，此即中央極限定理。
描述統計
在社會和行為科學領域，最常見也最重要的一種分配就是常態分配，而象徵該分配外形的曲線即為常態曲線，也稱為鐘形曲線。常態曲線下的面積和分配的平均數、標準差之間有層特殊的關係，也就是曲線下的面積會隨著平均數加減1個、2個和3個標準差而呈現固定的比率分配。