標準常態分配表 - Dr. Fish 漫游社會統計

卡方獨立性檢定的事後分析：標準化殘差和調整後殘差的運用

當卡方獨立性檢定的假設檢定指出類別變項間有關聯時，可以透過事後分析來探討哪些情況導致統計顯著的結果。事後分析包括標準化殘差和調整後殘差，標準化殘差為觀察次數和期望次數間相對差異的一個描述統計量，調整後殘差為標準化殘差的改善統計量，可用來和標準分數比較。

相關係數

皮爾森積差相關係數可以測量兩個變項的關聯程度和方向，若想瞭解相同的兩變項在兩個不同群組裡的關係，可以分別求得兩群組的相關係數後再比較。但透過此法只能看出相關係數的大小，若想探討相關係數是否明顯不同，則須進行兩個獨立的皮爾森積差相關係數比較的假設檢定。

描述統計

如果想要尋找常態曲線下的面積或分數，可透過標準常態分配表或SPSS來達成。但若沒有這些工具，也可使用Excel。若從分數尋找曲線下的面積，可利用NORM.DIST或NORM.S.DIST函數；相反地，若從曲線下面積尋找分數，則可利用NORM.INV或NORM.S.INV函數。

推論統計

二項分配是呈現只有兩種互斥結果的一連串獨立試驗所出現的所有不同結果的機率分配，為一種間斷分配。二項分配會隨著不同的成功機率而有不同的分布型態，當成功的機率愈偏離0.5時，二項分配的偏態程度會愈高。但當試驗的次數愈多時，二項分配就會愈趨近於常態分配。

平均數比較

單一樣本z檢定屬於比較檢定的統計檢定類型，而單一樣本z檢定的假設檢定在檢驗一個樣本的平均數是否來自於特定的母群體，是假設檢定裡最基本的一種類型。該檢定評估的基本統計量為樣本平均數，且須在母體平均數和標準差已知、平均數抽樣分配為常態分配的情況下才可使用。