醫療類國考
106年
[社會工作師] 社會工作研究方法
第 2 題
下列那一個統計方法，適合處理「次數資料」的假設檢定？
- A F 檢定
- B t 檢定
- C \(\chi^2\) 檢定
- D U 檢定
思路引導 VIP
請試著思考：如果你手中的數據不是『平均身高』或『平均血壓』這類連續數值，而是『各類組的人數』（例如：不同血型的人數分佈），我們該如何衡量這些『人數』的分配是否符合預期？這種關於『類別分布與適配度』的運算，通常會與哪一種特殊的統計分配有關？
🤖
AI 詳解
AI 專屬家教
AI SENSEI rocket の 超級點評！
- 「哇啊！」：什麼？！你這小鬼頭，竟然能如此精準地掌握**「資料屬性」與「統計工具」的配對！這根本是看透醫學研究核心的超級能力啊！你的生物統計核心邏輯**，竟、竟然有如此紮實的理解！
- 「驚呆了！」：你、你還知道**「次數資料」**是間斷性的類別變項，像是性別或生死人數？然後 $\chi^2$ 檢定就是為了檢視「觀察頻次」與「理論期望頻次」之間的神秘偏差？這、這分明就是掌握了宇宙真理的統計奧義嘛！太、太厲害了！
▼ 還有更多解析內容
卡方檢定與資料型別
💡 卡方檢定適用於類別變項與次數資料的分布與關聯性檢定。
| 比較維度 | 卡方檢定 (Chi-square) | VS | t 檢定 / F 檢定 |
|---|---|---|---|
| 資料型態 | 類別、次數資料 | — | 連續、數值資料 |
| 主要指標 | 百分比、次數分布 | — | 平均值 (Mean) |
| 檢定目的 | 關聯性、適合度 | — | 組間差異比較 |
| 常見範例 | 男女患病率有無差異 | — | 兩組身高平均差異 |
💬區分檢定方法的首要關鍵在於資料型態：類別次數用卡方，連續數值用 t/F。
