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推論統計
F分配是社會統計裡常見的抽樣分配之一,指從一母群體中隨機抽取出來的兩個獨立樣本的變異數比之抽樣分配。F分配會受到兩個自由度數值的影響,隨著自由度的不同組合而有不同的形狀。若要使用F分配執行假設檢定,須使用F分配臨界值表去找F臨界值,才能評估是否拒絕虛無假設。
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F分配是社會統計裡常見的抽樣分配之一,指從一母群體中隨機抽取出來的兩個獨立樣本的變異數比之抽樣分配。F分配會受到兩個自由度數值的影響,隨著自由度的不同組合而有不同的形狀。若要使用F分配執行假設檢定,須使用F分配臨界值表去找F臨界值,才能評估是否拒絕虛無假設。
卡方適合度檢定為卡方檢定的一種,是一種沒有方向性、綜合的檢定方法,適用在類別變項或名義尺度的變項資料上,用來評估互斥類別間的觀察次數模式是否明顯不同於期望次數。卡方適合度檢定的假設檢定使用卡方分配和卡方檢定統計量,檢驗觀察和期望次數模式相同的虛無假設。
單一樣本t檢定的假設檢定和單一樣本z檢定相當類似,皆用來檢驗一個樣本平均數是否來自於特定母群體的虛無假設,兩者差別在於單一樣本t檢定用在母群體標準差未知或樣本數小於30的情況。單一樣本t檢定使用t抽樣分配和t檢定統計量,可簡單地利用SPSS來獲得分析結果。
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。
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。