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統計學速成
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作 者╱
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張淑雅、薄喬萍、楊世名
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出版社別╱
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五南
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書 系╱
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研究&方法 |
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出版日期╱
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2026/06/08
(1版 1刷)
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I
S B N ╱
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978-626-442-474-5
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書 號╱
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1H4D
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頁 數╱
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240
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開 數╱
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25K
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定 價╱
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360
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教學資源╱
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投影片((外加)),題庫(隨書附送),輔助書籍:習題解答
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統計學是當今商業社會中重要的決策輔助工具，它提供了蒐集、組織、分析及歸納數據資料的科學程序。
為協助初學者能撥開「繁複、抽象」的迷霧，本書不談機率等艱深的理論，精心設計最核心的知識點，引導讀者高效學習統計學的應用方式。
本書是專為初學者、EMBA或非理工背景者，所設計的統計學入門教材。
在編排上強調實用性，將一般統計學教科書中艱澀的理論省略，只涵蓋最核心的知識點。
作者由多年教學經驗，匯整出一套教學模式，不讓統計入門者因深奧的機率理論而怯步，而能夠先把一般常用的基礎統計工具學會與應用，以迅速掌握分析數據的能力。
讀者可依循書中各章的公式與步驟，學習分析問題，解讀數據；而各章附有豐富習題與考題，可用來自我評估學習成效。
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☉張淑雅
現職：
泰國曼谷博仁大學Chinese International College, Dhurakij Pundit University, Thailand教師
學歷：
義守大學工業工程與管理博士
Universidad del Pacifico自然醫學博士
英國劍橋大學博士後研究培訓
經歷：
University of Costa Rica, San José, Costa Rica、國立高雄科技大學、義守大學
及美和科技大學兼任教授，並具有人工智慧與數據分析實務經驗
☉薄喬萍
現職：
義守大學名譽教授（退休）
學歷：
美國凱思西儲大學（Case Western Reserve University）管理科學博士
經歷：
義守大學教授
☉楊世名
現職：
泛喬股份有限公司課長
學歷：
哥斯大黎加聖荷西大學（University of Costa Rica, San José, Costa Rica）博士
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第一章 統計基本概念
統計學的一些基本概念
常用的各種統計量
標準分數
確定變數的尺度類型
第二章 常態機率分配
常態分配之特性
標準常態分配
第三章 抽樣與抽樣分配
抽樣之基本概念
抽樣分配的基本概念
抽樣分配
中央極限定理
常態母體樣本平均數之抽樣分配
常態母體兩樣本平均數差之抽樣分配
卡方分配
F分配
t分配
第四章 單一母體之平均數檢定及信賴區間估計
統計假設之檢定
假設檢定模式之建立
母體平均數檢定之統計量分配
假設檢定之步驟
單一母體平均數信賴區間之估計
第五章 兩母體平均數及變異數之檢定及推估
檢定之基本理論
統計量公式
兩母體平均數差的區間估計
兩母體變異數之檢定
兩母體變異數比例相等檢定之步驟
第六章 三個母體以上平均數之檢定及推估
平均數檢定之基本概念
兩母體平均數差的信賴區間
第七章 獨立性及一致性檢定
獨立性檢定
一致性卡方檢定
第八章 相關與迴歸
相關係數
相關係數之特性
簡單線性迴歸
第九章 無母數統計
Wilcoxon等級和檢定
Kruskal-Wallis檢定
符號檢驗方法
Wilcoxon等級符號檢定
參考書目
附表一 標準常態分配
附表二 分配
附表三 χ2分配
附表四 F分配
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投影片((外加)),題庫(隨書附送),輔助書籍:習題解答
若要索取未隨書附送(外加)且未於此提供下載的教學資源，請詳洽業務人員(02-27055066#824)(僅提供教師使用)
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第一章 統計基本概念
統計學（Statistics）是一門決策常使用的科學，它提供了蒐集、組織、分析及歸納各種數據資料的科學程序。
統計學的應用範圍非常廣泛，其應用範圍包括各種社會科學與自然科學。例如：政府機構可以利用統計學了解一般民意的反應；選舉時，各候選人用統計方法預測得票率；教育家可以藉此得知不同的教學方法之功效；心理學家可以憑此測知人類心理的特質；醫學研究者可以了解某種病因的影響情形。
☉統計學的一些基本概念
統計學中常常見到「母體」（Population）和「樣本」（Sample）等字樣，其意義說明於後。
統計學的目的在於研究問題，然後解決此問題。而欲達到研究的目的，必先蒐集相關的資料，若是所蒐集的資料，其所包含的範圍為全部有關的資料時，則此全部範圍稱之為「母體」。但是，通常我們可能限於時間或成本，無法調查全部母體，可以從其中具有代表性的一部分資料，加以調查，則此部分的資料，即稱之為「樣本」。
通常對於用來描述母體特徵的數， 稱之為「母數」（Pa-rameter），而用來說明樣本特徵的數，則稱之為「統計量」（Statistic）。常見的母數中的平均數μ，母數的標準差σ；其相對應的樣本統計量，平均數為X，樣本標準差為S。
☉常用的各種統計量
2.1 集中趨勢統計量
能代表一組資料的數，常用的有「平均數」（Mean）以及「加權平均數」（Weight Mean）。
(1) 平均數
將所有的樣本資料總合，除以樣本數，即為樣本平均數。例如：有n筆資料數據為x1，x2，⋯，xn則樣本平均數X為：（見公式1.1）
【例1】
為調查全班統計學的成績狀況，於全班中抽樣10位同學之成績如下：
80，75，60，83，72，70，55，80，92，78
試計算此10位同學統計學之平均成績。
(2) 加權平均數
如果每一個資料xi之權重並不相同（所謂權重，是指重要程度之比例），則n個資料的平均數不應該都以1/n作為權重。
設有n個資料， 其權重比例各為w1，w2，w3， ⋯ ，wn，則其加權平均數為：（見公式1.2）
【例2】
某校教學每週國文課5小時、數學7小時、歷史3小時。今有甲、乙兩學生，其成績如下：
甲生：國文65分、數學70分、歷史30分；
乙生：國文60分、數學75分、歷史30分；
試求此兩位同學學業成績加權平均數。 |
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