報告要用非常急.因為本身對統計沒什麼概念.但是又抽到統計研究法的報告.剩下一些觀念需要大家幫忙.不用太深澳的解釋.最好給初學者都看的懂~希望是簡單易懂的名詞解釋.假設檢定有那些?何為假設檢定.信賴區間?卡方檢定?類別資料分析?
或有其他補充都很感謝^^
讓我替你回答這些名詞意義吧
假設檢定：
假設檢定簡單來說，是利用母體事先的訊息，給於適當的假設，並從母體中抽出隨機樣本，在利用機率的原理，判斷所設的假設是否成立的統計方法。通常我們會設兩種假設，一種是根據事實結果所提出的假設，稱對立假設；另一種是與事實現象相反所提出來的假設，又稱虛無假設。假設檢定的目的，就是利用所收集到的統計資訊，來幫助決策者判別「較可信」的假設。假設檢定包括哪些，大致上來說，幾乎所有的應用統計都是屬於假設檢定的範圍，當研究者關心的問題不同時，或所得到的統計資訊不同時，就會有不同檢定方法，常見的有Ｚ檢定、ｔ檢定、卡方檢定（與下方的卡方檢定意義不同）、Ｆ檢定，這些常見的檢定，其實就是四種在統計課本後面常見的分配。通常檢定平均數或比率會用到Ｚ檢定或ｔ檢定；檢定變異數會用到卡方；檢定多組平均數比較時，則會用到Ｆ檢定。
信賴區間：
在統計的區間估計當中，會產生所謂的信賴區間。通常做區間估計的目的，是想利用所收集到的統計資訊，來幫助決策者找到一區間範圍（這個區間包含上限值與下限值），使這個區間能包含真正的參數值。信賴，這兩個字是有意義的，在統計上又稱信賴係數，根據這個信賴係數所獲得的區間（譬如９５％２的信賴係數），代表這個區間有９５％的「信心」，相信真正的參數會被包含。
卡方檢定或稱類別資料分析
在統計上所稱的類別資料分析，又被叫作卡方檢定。這種檢定的最大特徵，是所處理的資料是按名義變項(例如性別)或次序變項(例如名次)的「分類」計算人數或次數，而這類的資料亦稱為類別資料。也就是說，當分析的資料為類別資料，就應使用類別資料分析(卡方檢定)。一般卡方檢定包含三種分析的情況：
第一種叫適合度分析，當處理單一變項時，我們想要檢定觀察次數與相對應的期望次數是否符合時，就會使用這種分析方法。以丟銅板的例子來說，理論上出現正面反面的機率各為1/2。今實際丟擲１００次銅板，出現４０次正面，６０次反面，問這銅板是否公正？像這樣的問題，就要用適合度檢定來分析。
第二種稱百分比同質性檢定，當處理兩個以上的變項，研究者想要知道多個群體在不同反應上的百分比是否一樣時，就會使用這種分析。
第三種稱獨立性檢定，若研究者想要知道兩個類別變項之間，是否互為獨立時，就可以使用這樣的分析方法。
簡單來說，上述三種方法都會使用到卡方分配來進行分析，這也是為什麼類別資料分析又稱卡方分析的原因。
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假設檢定有像是T檢定X檢定等等
信賴區間是指說有多大的機率是有可能成立假設的
卡方檢定我只記得很簡單~~但是要解釋我就不記得了
希望能幫上一點忙
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讓我替你回答這些名詞意義吧
假設檢定：
假設檢定簡單來說，是利用母體事先的訊息，給於適當的假設，並從母體中抽出隨機樣本，在利用機率的原理，判斷所設的假設是否成立的統計方法。通常我們會設兩種假設，一種是根據事實結果所提出的假設，稱對立假設；另一種是與事實現象相反所提出來的假設，又稱虛無假設。假設檢定的目的，就是利用所收集到的統計資訊，來幫助決策者判別「較可信」的假設。假設檢定包括哪些，大致上來說，幾乎所有的應用統計都是屬於假設檢定的範圍，當研究者關心的問題不同時，或所得到的統計資訊不同時，就會有不同檢定方法，常見的有Ｚ檢定、ｔ檢定、卡方檢定（與下方的卡方檢定意義不同）、Ｆ檢定，這些常見的檢定，其實就是四種在統計課本後面常見的分配。通常檢定平均數或比率會用到Ｚ檢定或ｔ檢定；檢定變異數會用到卡方；檢定多組平均數比較時，則會用到Ｆ檢定。
信賴區間：
在統計的區間估計當中，會產生所謂的信賴區間。通常做區間估計的目的，是想利用所收集到的統計資訊，來幫助決策者找到一區間範圍（這個區間包含上限值與下限值），使這個區間能包含真正的參數值。信賴，這兩個字是有意義的，在統計上又稱信賴係數，根據這個信賴係數所獲得的區間（譬如９５％２的信賴係數），代表這個區間有９５％的「信心」，相信真正的參數會被包含。
卡方檢定或稱類別資料分析
在統計上所稱的類別資料分析，又被叫作卡方檢定。這種檢定的最大特徵，是所處理的資料是按名義變項(例如性別)或次序變項(例如名次)的「分類」計算人數或次數，而這類的資料亦稱為類別資料。也就是說，當分析的資料為類別資料，就應使用類別資料分析(卡方檢定)。一般卡方檢定包含三種分析的情況：
第一種叫適合度分析，當處理單一變項時，我們想要檢定觀察次數與相對應的期望次數是否符合時，就會使用這種分析方法。以丟銅板的例子來說，理論上出現正面反面的機率各為1/2。今實際丟擲１００次銅板，出現４０次正面，６０次反面，問這銅板是否公正？像這樣的問題，就要用適合度檢定來分析。
第二種稱百分比同質性檢定，當處理兩個以上的變項，研究者想要知道多個群體在不同反應上的百分比是否一樣時，就會使用這種分析。
第三種稱獨立性檢定，若研究者想要知道兩個類別變項之間，是否互為獨立時，就可以使用這樣的分析方法。
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卡方檢定我只記得很簡單~~但是要解釋我就不記得了
希望能幫上一點忙