1230 筆記：研究設計

第三章　研究設計
→題目找到，也找到自變項與依變項，就可以開始做了。

準實驗設計
樣本通常是隨機取樣，無法立意（任意）取樣的。

實驗設計通常要具備

• 自變項（男女、四五六年級）
• 依變項（實驗的結果）
• 控制變項（控制住某一個元素）、中介變項

選擇的變項類型，當然越多就越複雜

• 單因子設計（只有陽光）
• 雙因子設計（同時有陽光、水）
• 多因子設計（同時有陽光、空氣、水）

實驗組與對照組的設計表格，特色如下：

1. 可以比較整個實驗組跟對照組
2. 可以比較實驗組與對照組的男生與男生、女生與女生

圖示：實驗組與對照組設計

控制變項：把實驗環境內，會干擾實驗的變項都排除。找兩個非研究背景的老師教導。
中介變項：若自變項對依變項有影響效果，而此效果是透過另一變項達到影響，則此變項即為中介變項，通常用以解釋自變項是經由什麼歷程影響了依變項。來自台大工商心理學組。

研究架構 ←→ 研究流程/步驟

一 研究架構：指自變項、依變項、中介變項、……。在於分析整個實驗過程的訊續等。

圖示：研究架構，指出自變項、依變項等，圖為簡圖。

二 研究樣本：等組（機率小）、不等組（機率大）

圖示：研究樣本，此為細部不等組，但總體為等組之設計。

三 研究步驟：就像流程圖一樣。使用工具，是信、效度哪一種。

圖示：研究步驟流程簡圖。

四　分析工具：使用SPSS、單因子變異數、T檢驗……有的沒的。

1230 題外畫：腦與教育

以學習來說，早期的古典典範是『記憶』（刺激-反應）
查詢：腦與教育

• 中央大學「腦與教育」學習營
• 師範大學教育研究與評鑑中心文章
  
  1. 腦科學研究與教育的關係
     
     • 主講如何跨越教育與腦科學的界線、大腦結構基本知識與訊息溝通、閱讀 MRI 以及 ERP 論文基礎、視覺以及聽學通道、以及閱讀與腦功能。李俊仁助理教授。
     • 主講記憶的架構與工作記憶、以及情節記憶與腦功能。鄭仕坤助理教授。
       
     • 主講注意力、執行運作與腦功能、以及大腦可塑性。阮啟弘助理教授。
       
     • 情緒、社會認知與腦功能。鄭雅薇助理教授主講。
       
     • 語意記憶與腦功能。吳嫻助理教授主講。
       
     • 主講人類動作控制之腦部表徵，柯華葳教授主講學習與腦從基礎研究到應用。張智宏助理教授。
       
  2. 腦科學研究可能提供教育的六大問題
     
     • 天生與後天(Nature VS. Nurture)的學習，應如何平衡
     • 後天的學習的可塑性，很多學習並非幼時訂終身
     • 加強團隊合作精神，避免學生在學習的過程中孤立
     • 對於困難學習的學生，應透過矯正歷程來幫助學生學習
     • 傳統智力測驗過於專注於智商方面，應以不同的學習型態的腦神經基礎來做評斷
     • 對於常受挫折就放棄的學生，應改變教學方式和態度

現在就要開始儲蓄關於「腦與教育」的應用，多多蒐集，跟認知心理學很有關係。

另外分享，一兩年以前看到的這個影片，原來我曾接觸過大腦相關知識，只是我沒有深刻記憶與學習......分享給大家，一起學習吧！

1223 筆記：合作學習、三腳凳原理

Johnson & Johnson 合作學習

• 五大基本要素：
  
  1. 積極互賴(positive interdependence)
  2. 面對面的助長式互動（face-to-face promotive interaction）
  3. 個人學習績效責任（individual accountability）
  4. 人際與小團體技巧（interpersonal and small group skills）
  5. 團體歷程（group processing）  

提醒

• 研究時，必須找到這個領域的“典範”
• 例如：如何做學習的起始人、數位學習名詞的起始人等等等～

三角凳原理

1. 第一個層次
   Kuhn對於典範移轉的探討提出“﹍﹍﹍”
2. 第二個層次
   把他的意思用自己的話講出來的，必須用「Kuhn(1971)提出典範移轉的概念。根據Kuhn所提的理論～」不能超過23個字，英文不能超過7個單字。
3. 第三個層次
   典範移轉是目前大家公認為認為的理論

找嚴謹的期刊雜誌，找第二章節可用的『連接詞』或『轉述詞』。盡量不要寫『我認為』或『筆者認為』，希望看起來專業一點，不要帶入個人色彩。

例如：

1. 起始點（第一個層次）
   大理論，皮亞傑
2. 中間點（第二個層次）
   引用皮亞傑理論的後人，例如「然而根據國內學者黃光國發表於1983年論文指出典範移轉並非常見於中國社會科學研究。」
3. 最後段，最有用的、最新的、最同意的擺這一段（第三個層次）
   從「中國社會科學研究」展開，也許可寫成「多位學者同意／不同意上述論點(﹍﹍﹍，﹍﹍﹍，﹍﹍﹍)」

自己多練習論述的功力。

作業：找出文章裡面的三段論。

1223 筆記：Paradigm 典範

Paradigm 典範：研究典範、教育典範
Kuhn – the structure of Scientific revalution

1970到現今仍影響現在的研究方法，人類的知識是如何產生的。

•  孔恩（Thomas S. Kuhn, 1922-1996）1962年的代表作：《科學革命的結構》（Structure of Scientific Revolutions）。
• 書中提及「典範轉移」（paradigm shift）一詞，以闡述組織系統在本質與結構上的革命性變革。典範的轉移是對傳統與舊有模式強烈的質疑，也隱含著組織變革的過程與結果是全面性的改變，不是片面的修正。
• 孔恩典範轉移模式是革命性的變革，其特色是典範間具有不可共量性，不但激發創意，也重視創新。附註：「不可共量性」意指新舊組織之間的規範，價值體系等無法相通或相容。

解釋現象的理論經由驗證成為學理、知識→現象學、驗證
找出現象規律的理論→定律（堅固不破的）

Paradigm shift 典範的移轉

• 從參考著作內尋找文獻探討的理論。
  Ｑ要怎麼尋找脈絡呢？
  Ａ至少串連兩次文獻之後就會找到原始的那一個。

1208 Prezi教學

Prezi 是什麼呢～

圖示：prezi 首頁

反正是個更活潑有趣的簡報軟體～

1208 公告

下週有u-learning研討會，
顧及同學從師大趕不及上課，
故下週停課一次～
耶～

1208 回家作業

• 學習生涯有如可帶走的盛宴 by 張忠謀
  http://140.126.36.92/aerc157/112/aerc/learningdiscipline.htm
  
  1. 用「大文豪海明威說：『年輕時住過巴黎，它會一生跟著你，有如一場可帶走的盛宴。』這句話用來形容我～」當開頭，寫一小段文章。
  2. 用「張忠謀先生說：『終生學習必需具備三項要素：有目標、有紀律、有計畫。因此～』」當開頭，寫一小段文章。
  3. 用prezi展示～

• 下下週上課看自己的文章，學習這些文獻的引用。
• 老師下週會上線批改此項作業。

test on Prezi

1208 上課預告

接下來六週的主題：

1. APA格式論文撰寫能力
   
   • 林天佑，第五版http://203.64.253.152/upload/DocFolder/F201004291473.pdf
   • 林天佑，第六版http://lib.tmue.edu.tw/service/Data/APA_format_990830.pdf
2. 引用文獻：論文寫作是學生的責任
   
   • 數位→數位平台行動學習
   • 學習→認知心理學
   • 評量與測驗
3. 分析論述能力

1124 公告

下週（12/01）不用上課～
耶～

1124 作業

• 上全國碩博士論文，
  
  1. 找出哪些是關鍵字、哪些是動詞。
     
     • 題目：應用數位學習平台探討國小學童科學批判思考與自我概念
     • 關鍵字：數位學習平台、國小學童、科學批判思考、自我概念
     • 動詞：應用、探討
  2. 並把題目改寫、重新排列組合。例如題目為：
     • 「運用FB建構社區網絡社群粉絲團參與度研究」
       關鍵字有：FB、網路社群、粉絲團、參與度
       • 原題目：應用數位學習平台探討國小學童科學批判思考與自我概念 
       • 改寫一：數位學習平台對於國小學童科學批判思考與自我概念之探討
       • 改寫二：國小學童應用數位學習平台對科學批判思考與自我概念之探討
       • 改寫三：探討國小學童應用數位學習平台對科學批判與自我概念之成長
     • 「電腦支援合作學習對國小學童因數概念學習之研究」
       關鍵字有：電腦支援、合作學習、因數概念、學習
       這一篇的前言就可以寫：因數概念學習一直是～困擾之類的，接著舉出例子。
       
       •  國小學童在科學批判思考的態度與學習，一直是令教師困擾的學習項目之一；要兼顧科學批判思考的角度進行學童的自我概念探討，更是被視為不可能的任務。故研究者認為，學童在校內進行的學習時間無法增加的前提之下，或許數位學習平台可以被視為是一種可行的探索方式。

• http://www.pac.nctu.edu.tw/Homework/
  余英時博士（國立交通大學名譽博士、中央研究院院士）
  
  1. 挑幾句話，作成簡單的心智圖
  2. 找出重點並摘要出來，請試著用這種方式寫出『心得感想』，重新詮釋挑出來的句子。
     
     • 學者余英時在演講中說道：「分歧和衝突反而是文化最有生命力的表現。」以這句話來看我們個人乃至擴大到整個生存環境，無一不是衝突與分歧之下的產物。小至個人在腦海中激盪出來的創意、大至團體間創造出來的火花，這些都是經過一次次、一幕幕的衝突而誕生的。

• 上網找Jay Cross的東西
  
1. 思維大師Jay Cross：變動世界的領導統御
2. 定義「e-Learning」與「Workflow Learning」
3. "Change direction. Think big. Work smarter. Hire Jay."
4. 領域：
   
   • cognitive science
   • business administration
   • how people learn
   • social computing
   • brain science
   • psychology & motivation

1124 論文結構

題目（關鍵字寫出名詞）Title

• 把想要做的關鍵字找出來，拼拼湊湊就可以湊出三個論文題目，然後給老師選擇。

摘要（中英文都要有）Abstract

第一章、前言 Introduction

• 第一節　研究背景（大家公認很重要）
  
  1. 例如：「數位學習已經成為資訊社會的趨勢」通常後面要括弧備註引言人←破題。
• 第二節　研究動機（自己主觀性認為很重要）
  
  1. 通常使用三段論。
• 第三節　研究目的與問題
  
  1. 研究假設，是要假設相同還是假設不相同呢？這個研究假設，是研究者『針對研究問題』所提出的『可能的』答案。使用虛無假設，並推翻假設證明是有用的。 
  2. 研究假定，是「排除不相關的變項」，亦即控制變項，例如：外面的聲響不會影響到實驗。
• 第四節　研究範圍與限制
  
  1. 研究限制，也就是『做不到』的。例如：本研究有以下的限制，研究時間只進行四週。本研究僅限於使用～量表。
• 第五節　重要名詞詮釋
  名詞解釋有兩種撰寫方式：
  
  1. 自己系所的定義解釋（操作型定義）。
  2. 大家認定的定義解釋（概念型定義）。

第二章、文獻探討 Review Literature

第三章　研究設計 Research Design

第四章　研究發現 Research Finding/ Result

第五章　研究結論 Research Conclusion

第六章　參考文獻 Conference

1117 複習：中央極限定律、區間估計值

樣本平均數與母群平均數是有一個相關性的。

中央極限定律

• 中央極限定律（The Central Limit Theorem）是一個非常有用的定律，因為它描述了平均數之樣本分配的特質。這個定律如下：
• 當母群存在著變異數和平均數時，如果樣本的樣本數夠大，則樣本平均數形成的機率分配（稱為平均數的樣本機率分配；sampling distributionof means）會趨近於常態分配；且當樣本數增大時，樣本機率分配會越趨近於常態分配。

區間估計的特質：

• 搜尋的範圍越大，準確度越高
• 搜尋的範圍越小，準確度越低，實用性越高

1117 平均數考驗

平均數考驗 T-test

圖示：平均數考驗

1. 兩個小孩找出同一個媽媽？第二類：T檢驗
   前測與後測比較，一定要是差異比較大的（等於是兩個不同的母群）。
2. 三個小孩找出同一個媽媽？第三類：ANOVA

提醒：SPSS跑完之後，要記得畫出第二類型錯誤的圖，這樣才可以進行結果的推論。

1117 實做

課堂實做
態度量表，就像是期末教學量表一樣。

1. 請模擬態度量表有無改變，製作出一個30人的問卷量表，最低分1最高分5。
   算出三次（甲乙丙班級）的前測成績。=RAND()*4+1
2. 貼到SPSS內
3. 敘述統計→描述性統計
4. 比較平均數法→單因子變異數分析
   （第二次）勾選「選項」→「描述性統計量」
5. 比較平均法→獨立樣本T檢定
   （第二次）點選「定義組別」→「輸入1、2」
   
   
   
   
   

• 獨立樣本檢定「t」的那一欄位其實是不需要的
• 雙尾（平均分配在兩側2.5%區域的）顯著性
• 單尾（偏某一側變成5%區域的）顯著性

顯著性：發生錯誤的機率有多大，指的是α發生的機率。

• 準確率95% → 0.050 錯誤率，以 * 代替
• 準確率91% → 0.010 錯誤率，以 ** 代替
• 準確率100% → 0.000 錯誤率，以 *** 代替

回家作業

1. 改變第三組資料
2. 用ANOVA找出所有顯著性（<0.050）
   
   
   
3. 用T檢定找出第三組與第一組、第二組的差別
4. 比較T檢定報表之不同
   
   
   

1110 課堂實做

圖示：已知樣本與已知母群標準差推估母群平均數

→範圍越小，區間估計值準確度越高

1. 打開excel文件
2. A1至A30寫輸入1，A31到A60輸入2，A61到A90輸入3
3. 在B1到B90製作出範圍在30-60的亂數90組
4. 選取複製、在C以及D內 貼上『值』，並注意儲存格式不能有小數點
5. 將B刪除，複製A到C的所有數值
6. 打開SPSS，將數值貼上
7. 進行「單因子T檢定」分析

圖示：T test

圖示：T test

圖示：T test

1. 步驟如上1到4
2. 修改B的數值，改為取35到60的亂數90組
3. 選取複製、在E內 貼上『值』，並注意儲存格式不能有小數點
4. 將B刪除，複製A到D的所有數值
5. 打開SPSS，將數值貼上
6. 進行「單因子變異數」分析

圖示：變異數

圖示：變異數

圖示：變異數

1110 小筆記：抽樣誤差

單一母數區間估計
    ↓
抽樣抽取一個樣本（平均數、標準差）

舉例：
十個數字1.2.3.4.5.6.7.8.9.1 進行抽樣

→會發現抽出來的值有一個特質，也就是在範圍2.5到8.5之間。

抽樣誤差 + 樣本平均數 = 母群平均數

舉例：
把母群畫數畫一條直線，取四次抽樣之後。

→當把樣本平均數展開一個範圍時，會發現這個範圍會包含真正的母群平均數。

只是，到底要拉到多長，才能夠知道真正的母群平均數在哪？

舉例一：
+++課本的例子+++
假設一群男生內隨便抽十個量體重，樣本的數字為68.66.59.64.56.49.58.65.54.61。
平均數Medium為60
當樣本平均數為60。估計母群平均數為M = 60 +/- ? ←抽樣誤差
SD = 1.89 → m = 60 + ( SD x ? )

舉例二：
九個數字1.2.3.4.5.6.7.8.9 抽樣如下圖。
（數字一抽到一次，二抽到兩次～）

M=5時
抽出來的樣本假設是7，這個7代表是真正的母群數加上抽樣誤差（7 = 5 + 抽樣誤差）。

舉例三：
射飛鏢，以射的點為中心畫半徑1.5公分內（95% 的抽樣誤差）一定會有紅心存在。

1110 小筆記：虛無假設

虛無假設 Null Hypothesis

關於某母體參數的敘述，通常是表示『沒有差異』的假設，又稱為「原假設」。

在奈曼—皮爾生的架構裡，有一虛無假設 null hypothesis 及一對立假設 alternative hypothesis。虛無假設通常表示現況，而對立假設表示我們傾向相信的，也就是想證明它是真者。

在假設檢定的過程中，所能忍受的錯誤機率有多大，則要視情況而定。以誤判的機率而言，事實上這中間有兩種錯誤的機率，其一是虛無假設為真卻拒絕（這稱為第一型錯誤），其二是虛無假設不真卻接受（這稱為第二型錯誤）。理想的狀況當然是兩型錯誤機率皆為 0，但通常不會有這種情形。當樣本數固定時，一般而言，兩型錯誤的機率，有一減小另一必增大。

由於虛無假設是真卻誤判它不真的後果往往較嚴重，所以通常的作法是先控制第一型錯誤的機率不要超過某一事先設定的值，然後使第二型錯誤的機率愈小愈好。

---

資料來源
雄大學應數系 黃文璋
銘傳大學網路服務處

1110 小筆記：T檢驗

什麼是T檢驗

T檢驗，亦稱 s t udent T檢驗（Student's T test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。

T檢驗是用於小樣本（樣本容量小於30）的兩個平均值差異程度的檢驗方法。它是用T分佈理論來推斷差異發生的概率，從而判定兩個平均數的差異是否顯著。

T檢驗是戈斯特為了觀測釀酒質量而發明的。戈斯特在位於都柏林的健力士釀酒廠擔任統計學家，基於Claude Guinness聘用從牛津大學和劍橋大學出來的最好的畢業生以將生物化學及統計學應用到健力士工業程式的創新政策。戈特特於1908年在Biometrika上公佈T檢驗，但因其老闆認為其為商業機密而被迫使用筆名（學生）。實際上，戈斯特的真實身份不只是其它統計學家不知道，連其老闆也不知道。


單個樣本的t檢驗
目的：比較樣本均數所代表的未知總體均數μ和已知總體均數μ。

配對樣本t檢驗
目的：判斷不同的處理是否有差別 。

T 分配表
當n小於30，要用t分配去看而非看常態分配。

圖示：T 分配表

舉例：
樣本 = 60
標準差SD = 1.89
-----> 平均數m = 60 + ( SD x ? )
----->  60 + 1.89 x 2.262  95% 準確時套用0.025
----->  60 + 1.89 x 3.25    99% 準確時套用0.005

自由度
二點成一平面，自由度為1（2-1）
三點成一平面，自由度為2（3-2）
樣本是14就看t分配13那一欄位。

雙側考驗：有正有負的

單側考驗：一定是大於某數的

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資料來源

MBA智庫

國立體育學院王俊明教授
T分配表 

1103 課堂作業

課堂實做：

1. 十抽七，算出每一次的平均，最後加總再平均
2. 十抽四，算出每一次的平均，最後加總再平均

心得：
我們這一組算出的平均根本就不準哪！
應該是要十抽七會比十抽四平均的吧，結果平均之後發現我們的十抽四還比較接近平均數 orz

1103 小筆記：常態累積機率表、SPSS 區間估計

常態累積機率表
+/-誤差3%，百分點在0.9750

使用SPSS製作『常態累積機率』檢驗 單因子變異數分析
→輸入三十個數字兩行

→把兩行都圈選起來
→選擇分析
→選擇比較平均數法
→選擇單一樣本T檢定

→選擇兩行數字
→按下確定

差異的95%信賴區間的『上下界』是什麼意思：
範本平均數在這兩個值（上界x1.96、下界x0.3）之間

1103 小筆記：誤差、類型錯誤

母群
1.2.3.4.5.6.7.8.9.10
取五個樣本

圖示：取樣 n 數

當取樣的次數越多時，平均會越接近五。

十抽十，抽樣誤差為+/- 0，樣本數與準確度並不是成正比的，但可以確定的是，抽越少成本越低但是越不準。不過以台灣而言，無論母群多大，樣本數超過300就已經算多了。

根據常態分班，全班的智力（訂為A）測驗總平均為100（實線）。
假設讓全校（訂為B）的學生做智力測驗，總平均是103（虛線）。

從A到B稱為『偏移』，又假設在這個偏移之中出現了102？
這個102到底是A圖的曲線還是B圖的？要怎麼分辨呢？
所以這個時候就會需要用套『推論統計』，必須用到『假設→事實』的九宮格。

圖示：上課教材- type 2

分享：無罪推定原則與富士康，張瑞雄。2010/06/23 蘋果日報

純粹覺得這個詞好熟悉呀！
『無罪推定』的觀念應用於社會事件上，跟大家分享一下，呵呵～
全文轉自：http://www.coolloud.org.tw/node/52858

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最近幾位學者和大學教授批評郭台銘大陸的富士康公司是血汗工廠，郭台銘是台灣之恥。但行政院長予以緩頰，認為批評太超過。現代民主國家法律的一個重要的基石是無罪推定原則，我國《刑事訴訟法》第154條明文：「被告未經審判證明有罪確定前，推定其為無罪。犯罪事實應依證據認定之，無證據不得認定犯罪事實。」無罪推定原則是國際公約確認和保護基本人權，也是聯合國在刑事司法領域制定和推行的最低限度之一。

但是這種「除非證明有罪，否則無辜」的普世原則，在台灣卻變成「除非證明無辜，否則有罪」。這種現象即使在講求嚴謹的學術理論和證據的學術界也無法倖免，例如在此富士康事件中，學者們沒有到富士康公司實際調查過，但是套用學者的話，「郭台銘如果認為自己的富士康工廠運作符合國際勞動人權，就應該開放讓學者前往進行勞動調查。」這也就是典型的「除非證明無辜，否則有罪」。

本來是控方要努力找證據來證明你有罪，現在變成你自己要拚命找證據來證明你的清白，這種現象讓「戴帽子」很容易，例如「紅帽子」一戴，你就要撇清與中國的關係，否則就是賣台。「除非證明無辜，否則有罪」的心態讓台灣變成一個不信任的社會，兩黨互不信任，政府和百姓也互不相信，到最後甚至變成「被判無罪以後，還是不表示沒犯罪，可能是運氣好」，這絕非國家和人民之福。

有幾分證據講幾分話

幾年前一位衛生署長的烏龍舔耳案鬧得沸沸揚揚，在政治人物和媒體的推波助瀾下，當時民調有高達百分之八十幾的受訪者相信署長是有責的，最後雖然證明清白，但傷害已經造成，無法彌補。故在一個民主成熟而崇尚法治的社會，在事理未明之前，媒體對於公眾人物的違法失職嫌疑，在被證明有罪之前，如何拿捏揭弊和無罪推定之間的分寸，是社會大眾和媒體需要智慧的地方。

如何讓台灣民眾堅守無罪推定的原則，如何不再理盲，如何不再沒證據而起鬨？可能沒有完美或單一的答案，但至少可以從學校開始，從老師信任學生，學者有幾分證據講幾分話做起。

1027 小筆記：中央極限定理

A 母群只有一個（台北縣的人口）
B 樣本（甲乙兩公司的抽樣）

→但 A B 公司的樣本數推論回母群會有不一樣的結果。

上述現象即為中央極限定理

十個抽十個最準確，十個抽五個準確機率只有一半。
十個抽五個，總算三次統計，再把三次統計加起來平均，會更準確。

例如：10.9.8.7.6.5.4.3.2.1的平均數是5.5
第一次 10.8/2 = 9
第二次 7.3/2=5
第三次 10.2/2=6
9.5.6/3=6.666 ← 這個數字會更趨近於平均數

1027 家庭小作業：舉αβ的例子

圖示：舉例 - 判斷咖啡好不好喝的結果

1027 小筆記：敘述統計

圖示：母群與樣本的敘述

圖示：使用已知樣本推論未知母群

→用樣本的平均數去推論母群的平均數。例如：用小孩的外貌去推論父母的長相。

圖示：已知樣本推論未知母群的問題

1027 小筆記：假設與判斷

圖示：判斷的方法

例如：
問題→某甲是否偷竊？
假設→無罪推論：某甲沒有偷竊。有罪推論：某甲有偷竊。

圖示：判斷四種假設

圖示：四種假設的判斷結果

但是裡面會有錯誤機率：也就是「有些機率是可以被容許的」。

第一類型錯誤 type 1 error = α 最嚴重的
第二類型錯誤 type 2 error = β

1027 小筆記：應用與提醒

• 平常不去進行現象觀察的時候，就會找不到研究問題，若沒有研究問題，就沒有研究假設，當沒有研究假設，就沒有研究可以做，那就畢不了業哩～
  
  例如：假設用某某方法有用，則必須去證明，這個證明的過程，就是一個論文的產生。
  
  
• 要素範圍：數位學習科技
  現象：應用在某學生上、某教材、某課程上有用嗎？
  假設效用：可能的結果為何？
  
  
• 統計學應用問卷：教學歷程、學習歷程
  問卷內容：認知心理學
  出題：行為模式
  
  
• 最好先用心智圖先把第一層架構找出來

1027 小筆記：推論統計 - 機率

「從實招來，
有罪推論（從犯罪事實去搜查證據（反向推論）依照過去的行為來判斷），
無罪推論」

「多做實驗性的研究（有無效果）、多做統計的研究。」

「大膽假設，小心求證。」

問題problem / question：很難清楚的去找到真相的。

研究假設hypothesis：

1. 針對研究問題，研究者認為可能的答案。
2. 從現象問題延伸出來的問題。
3. 會根據事實來做判斷，當事實無法做判斷時，會憑藉著發生錯誤的機率有多少來避開，發生錯誤的機率內有比較嚴重的錯誤叫做type1error 沒有的說有 type2error有的說沒有。

1020 作業：找出十句對自己有啟發的句子

1. 恭喜你對人類的知識有所創新，因此授予你這個學位。
2. 所有的精力、所有修課以及讀的書裡面都應該要有一個關注的焦點。
3. 自己本身必須是帶著問題來探究無限的學問世界。
4. 努力讓自己的學習產生自發的延展性是很重要的。
5. 挑戰一個你做不到的東西。
6. 清楚知道從哪裡開始，也要知道從哪裡放手。
7. 要建構一個屬於自己的知識樹。
8. 那重要的五、六本書要讀好幾遍。精讀原典。
9. 尋找一個有意義、有延展性、可控制、可以經營的問題，而且不要太難。
10. 留下時間，精緻思考。

1020 作業：心智圖

1. 汽車

心智圖：汽車

2. 新竹教育大學

心智圖：新竹教育大學

3. 咖啡 

心智圖：咖啡

1020 家庭小作業

1. 使用Free Mind製作三個心智圖：
   →汽車、新竹教育大學、最後一個自訂
   
2. 結構→知識結構→上網找一篇王汎森院士（中央研究院歷史語言研究所）的《如果讓我重做一次研究生》，因為本篇文章具有結構性，請試著將文章的主要論點摘要起來。（讀全文、摘要）
   
3. 找出《如果讓我重做一次研究生》文章內，十句對自己有啟發的句子

1020 非常態分配之曲線

非常態分配：
A’以及A是同等面積的，尾巴往右是正偏態，尾巴往左是負偏態。
正：當人當很多課的是正偏態。
負：美術等勞作課程是負偏態。

圖示：非常態分配之常態化

常態：
中數眾數平均數都落在同一點上面。平均數=中數=眾數

非常態（偏態）：
正偏態→平均數、眾數、中數往左邊移動。移動快慢：平均數>中數>眾數
負偏態→平均數、眾數、中數往右邊移動。移動快慢：眾數>中數>平均數

圖示：正負偏態

1020 數據解釋方式及運用

看常態曲線時，會有兩種解釋方式：

1. 數量的角度：有1000個人，有682個人在+/-1標準差之內。
2. 機率的角度：用機率的角度，會有682次在+/-1標準差之內。

（在推論統計的時候還會再講一次）

估計值：
假設一個班級第一次考試的分數是八十分，那第二次考試的平均八十分的機率多少？八十二分的機率又是多少？

百分等級：
典型標準分數是用人數來看的。（上週關鍵字）

魏氏量表：
一個標準差是15，兩個標準差是130，

1013 關鍵字

魏氏量表 WISC：是學校﹑特教機構﹑輔導機構以及醫院等單位經常使用的個別智力測驗。取自：阿元之家。

• 本量表旨在測量受試者的普通能力。
• 全量表共有十二個分測驗，包括語文量表部份的五個分測驗：1.常識測驗2.類同測驗3.算術測驗4.詞彙測驗5.理解測驗和一個交替測驗 6.記憶廣度測驗；作業量表部份的五個分測驗為: 7.圖形補充測驗，8.連環圖系測驗，9.圖形設計測驗， 10.物形配置測驗， 11.符號替代測驗，和一個交替測驗為12.迷津測驗。
  本量表採積點記分法，各分測驗的原始分數，可按年齡組別換算成單位相等的量表分數，各分測驗的分數相加，可得語文量表分數、作業量表分數和全量表總分，再
• 查對照表而得離差智商（M=100 ，SD=15）。

圖示：魏氏量表百分比及分類

 PR值 Percentile Rank：代表「位於某一原始分數以下的人數百分比」，亦即某一原始分數在團體每百人中分數所高過的人數。來自：國立臺中圖書館、104評量中心。

• 是先將該次測驗所有考生的5科總分排序後，依照人數均分成100等分，該生大約會落在第幾個等分中。
• 國中基測各科量尺分數為1至60分，分數愈高，代表該科能力愈好。
• 每一科的量尺分數是依所有考生答對題數的次數分配。
• 因具有和群體比較意義，像是用來測「量」個人表現的「尺」，稱為「量尺分數」。

Z分數 Z-score：在常態分配中，只要知道Z分數，就可以這個方式了解個體的分數在群體中所在的位置。來自：104評量中心。

圖示：原始分數轉為 Z 分數的公式

圖示：原始分數轉為 Z 分數公式～中文化

T分數 T-Score：T分數是由Z分數以線性轉換而得的標準分數。

• 公式為：Z分數 乘以 10 再加上 50
• T=50等於Z=0

1013 小作業

上圖：課堂發的講義

• 找出生活中的例子像(a)圖以及(b)圖。
• 哪一個圖多？哪一個圖少？

考試分數以外的自然現象都會有這些圖形～不准用考試分數來當例子！

(a) 例如識字率
(b) 例如貧富差距