判斷步驟
Step 1 ：判斷是否為常態分配
Step 2 ：如果是常態分配，用「假設檢定」，如果不是請看 Step 3
Step 3 ：當樣本數 n 大 於或等於 30 筆， 當作它是常態分配，用「假設檢定」
當樣本數 n 小於 30 筆，則是無母數統 計
「卡方檢定」是無母數統 的一種 計
假設檢定流程：
判斷是否常態
常態 Z 檢定 T 檢 定
不是常態 樣本數 n >= 30 樣本數 n < 30
T 檢定
無母數統計
一、假設檢定的基本概念
在尚未蒐集樣本資料、進行推論之前，就
徵 理
事先對母體的某種特 性質作一合 的假設敘述
，再利用隨機抽出的樣本及抽樣分配，配合機率 理
原 ，以判斷此項假設是否為真。
一、假設檢定的基本概念
檢定的主要精神在於尋找證據來拒絕原本的假設
，所以假設檢定可確認是否有顯著錯誤，而不能 判斷其絕對正確，因此又稱為『顯著性檢定』
（ signifcant test ）。
二、假設檢定如何設
１ . 兩種假設
• 虛無假設（null hypothesis ）：是希望被否定、放棄的假設，以 H0 表示。
• 對立假設（alte native hypothesis ）：是希望成立的假設，以 H1 (Ha) 表示。r
２ . 兩種狀態
• Reject Ho ：若抽出的樣本資料與所陳述的假設很不一致，則拒絕虛無假設，對立假設為真。
• Do not eject Ho ：若抽出的樣本資料與所陳述的假設 r 不會很不一致，檢定的結果就沒有充分 由斷定理 這個假設不對，但也不認為這個假設是對的，也就是不拒絕虛無假設不代表接受虛無假設。
二、假設檢定如何設
為什麼是用「拒絕」的概念，而不是用「接受」的概念呢？
二、假設檢定如何設
Example １：
根據 2000 年研究報告顯示，小 生每日上網平均時數不到 學 30 分鐘，因電
管 大
腦普及網路發展迅速，主 機關抽樣顯示平均值是 於 30 ，我們想測試是不 大
是真的 於 30 ？
二、假設檢定如何設
Example 2 ：
由於這次段考數 題目偏難，數 老師認為全年級的平均應小於 學 學 60 分。問
本題中的虛無假設及對立假設為何？
二、假設檢定如何設
Example 3 ：
班上老師希望檢定該班 生之平均身高是否為 學 165 公分。問本題中的虛無
假設及對立假設為何？
三、假設的類型
１ . 雙尾檢定
（ two si e test d d 或 two taile test ）：d H0： = 0
H1： 0，即 > 0或 < 0
若發現參數 的值，有 於或小於 大 0的跡象時，可建立雙尾檢定。
三、假設的類型
２ . 右尾檢定
（ right si e test d d 或 right taile test ）d H0： 0
H1： > 0
若發現母數 的值有 於特定值大 0的跡象，或預期 > 0時，應建立右尾檢定。
三、假設的類型
２ . 左尾檢定
（ left si e test d d 或 left taile test ）d H0： 0
H1： < 0
若發現母數 的值有 於特定值大 0的跡象，或預期 < 0時，應建立左尾檢定。
四、假設檢定的誤差
α： typeⅠ e o 。 rr r
又稱”顯著水準 (signifcant level)” 。 發生型Ⅰ誤差最 的機率。大
α=max P( 型Ⅰ誤差 )
α=max P( 拒絕 H0│H0為真 )
β：typeⅡ e o 。 rr r
β=max P( 型Ⅱ誤差 )
β=max P( 接受 H0│H1為真 ) 力
檢定 (1-β) 越 越好大 = 型Ⅱ誤差的機率越小。
五、假設檢定之平均數檢定
由於實務上母體變異數為未知的情況居多，因此SPSS 並沒有內設Z 檢定，只有 t 檢定的部分。
五、假設檢定之平均數檢定
所謂 Z 分配與 T 分配，其實就是我們蒐集的資料中所呈現的圖形。
譬如有一筆資料是 100 人個 的身高，身高所呈現的圖形就有可能是 Z 分配或 T 分配。
六、單一樣本 T 檢定
大
若要檢定同一母體的一個變數的平均數是 於、小於還是等於。
Example.
學
今欲檢定該班 生之平均身高是否為 165 公分 Ho ：該班 生之平均身高等於學 165 公分
Ha ：該班 生之平均身高不等於學 165 公分
請打開講義實際操作摟…
七、成對樣本 T 檢定
若要檢定同一母體的兩個或兩個以上變數的平均數是否有差異。
Example.
學 計學 學
今欲檢定該班 生統 與經濟 成績是否有差異 Ho ：統計學與經濟 成績沒有差異學
Ha ：統計學與經濟 成績有差異學
請打開講義實際操作摟…
八、獨立樣本 T 檢定
若要檢定兩個不同母體在同一個變數的平均數是否有差異。
Example.
計學
今欲檢定男性與女生之統 成績是否相等 Ho ：男性與女性之統計學成績沒有差異 Ha ：男性與女性之統計學成績有差異
八、獨立樣本 T 檢定
變異數相等檢定：
當有兩個母體或兩個母體以上的時候，需要先檢定變異數是否相等。
Ho ：假設變異數相等 Ha ：不假設變異數相等
如果不拒絕虛無假設， SPSS 報表結果看假設變異數相等；如果拒絕虛無假設，則看不假設 變異數相等的顯著性。
請打開講義實際操作摟…
卡方檢定
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計 量中心 SPSS 工作坊 第二堂課
劉啟頁
一、卡方檢定的基本概念
卡方檢定屬於 無母數統 計 的類別型資料，不
需要假設母體分配為何，可以以各類別的比例或
等級順序來描述。
二、卡方檢定之適合度檢定
理
適合度檢定：欲檢定同一母群體，一組資料的次數其分布情形是否符合 論次數。
Example.
過去輔大的每天通勸、偶而通勸及住宿的 生 數比率 約各為學 人 大 0.4 、 0.3 及 0.3，但若有人 學
說，因為機車的普及，以及現在 校及附近有愈來愈多的宿舍，上述的比率應該已經有所不同了
，請問上述的說法，由你的資料集中是否可以得到驗證。
Ho ： P 天天 =0.4 P 偶而=0.3 P 從不 =0.3 Ha： Ho False
請打開講義實際操作摟…
三、卡方檢定之獨立性檢定
獨立性檢定：欲檢定同一母群體，兩個變數之間的關係是否為獨立或相關。
Example.
老師們在思考，上網玩 ONLINE GA EM 會不會影響 習態度呢？此時，由你的資料中是否可學 以去驗證，上網玩ONLINE GA EM 對 習態度 (學 課堂上認真 習且專心投入 ) 之影響與否。學 Ho ：玩 ONLINE GA EM 不會影響 生之課堂上認真 習且專心投入程度（獨立）學 學
Ha ： Ho False
請打開講義實際操作摟…
補充：常態分配檢定
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計 量中心 SPSS 工作坊 第二堂課
劉啟頁
一、常態分配檢定的基本概念
欲檢定觀察值的分配結構是否符合常態分 計
配的特性。有很多推論統 分析，都需要符合常 才
態性假設的條件， 能獲得可靠及有效的結果。
二、常態分配檢定的實際操作
若要檢定全班分數是否為常態分配，則設
Ho ：全班分數成績符合常態分配 Ha ：全班分數成績不符合常態分配
二、常態分配檢定的實際操作
計
分析 → 敘述統 → 預檢資料
二、常態分配檢定的實際操作
把分數拖曳至依變數清單
二、常態分配檢定的實際操作
點選圖型 → 勾選常態機率圖檢定 → 繼續 → 確定
二、常態分配檢定的實際操作
報表結果
顯著性＝ 0.444 ， 於顯著水準（ α 大 ＝ 0.05 ）
，故不拒絕虛無假設 Ho ，即可能為常態分配
THE END
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