1702633431
1702633432
图Ⅰ–1 简单随机样本的概念
1702633433
1702633434
1702633435
1702633436
1702633437
图Ⅰ–2 随机比较实验的概念
1702633438
1702633439
随机抽样和随机比较实验，可能是20世纪最重要的统计发明。二者都经过了很长的时间才被接受，而且你仍会看到很多采用自发性回应样本和没有控制组的实验。随机样本和随机比较实验都刻意用随机性来消除偏差，并产生有规律形态的结果。这个规律的形态让我们有办法算出误差范围，做出置信度说明，并且，评估实验结果的统计学显著性。
1702633440
1702633441
当我们搜集关于人的数据时，伦理问题可能会变得很重要。第7章讨论了伦理问题，并介绍了三项原则，适用于任何以人作为实验对象的研究。产生数据的最后一步，是度量我们有兴趣的特征，以产生供研究使用的数据。度量是第8章的主题。“数据来自何方”是我们对一项研究该问的第一个问题，而“数字合不合理？”是第二个问题。第9章鼓励大家养成一个好习惯，即在相信数字之前，要先用怀疑的眼光检视一番。
1702633442
1702633443
重要知识点
1702633444
1702633445
以下是你读完1~9章后，应该掌握的最重要的技能。
1702633446
1702633447
A.数据
1702633448
1702633449
• 能辨别一项统计研究当中的个体和变量。
1702633450
1702633451
• 能分辨观察研究和实验研究。
1702633452
1702633453
• 知道什么是抽样调查、普查与实验。
1702633454
1702633455
B.抽样
1702633456
1702633457
• 能指出抽样的总体。
1702633458
1702633459
• 知道自愿回应样本和其他坏抽样方法所产生的偏差。
1702633460
1702633461
• 会使用表A，从一个总体中抽取简单随机样本。
1702633462
1702633463
• 知道抽样调查在得出结论时，怎样处理偏差及变异性。用日常用语来说明，一项抽样调查结果的误差范围和“95%置信度”是什么意思。
1702633464
1702633465
• 能用速算法算出95%置信度下的近似误差范围。
1702633466
1702633467
• 了解抽样误差和非抽样误差的差别，知道涵盖不全和无回应在抽样调查中是误差来源，以及问题的措辞对调查对象回答的影响。
1702633468
1702633469
• 在决定如何分层之后，会用随机数字表从一个总体中选出分层随机样本。
1702633470
1702633471
C.实验
1702633472
1702633473
• 可以在一项实验中分辨出什么是解释变量、处理方式、反应变量与实验对象。
1702633474
1702633475
• 不论在观察研究还是实验当中，能看得出由于解释变量和潜在变量的交叉所产生的偏差。
1702633476
1702633477
• 会用像图I–2那样的图来展示完全随机化实验的设计。在图里面要把分组的大小、所有处理方式及反应变量都标示出来。
1702633478
1702633479
• 会用随机数字表A，来执行完全随机化实验当中把实验对象随机分配到各组这一步骤。
1702633480