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醫療類國考 108年 [社會工作師] 社會工作研究方法

第 23 題

下列那些檢驗,研究者會期待統計結果有顯著差異?
  • A 兩個樣本的變異數同質性檢驗
  • B 實驗組與控制組的前測平均數差異檢驗
  • C 抽樣樣本特質與母群體的適合度考驗
  • D 單因子變異數分析的事後比較

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當你在進行一項實驗,並試圖證明你的介入措施確實產生了預期的「影響」與「改變」時,你期待最終觀察到的統計數據,是各組之間「趨於一致」,還是「展現出明確的區別」?

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專業點評與解析

  1. 大力肯定:做得好!你能精準區分「檢驗統計假設」與「研究實務期待」的邏輯差異,這代表你對研究設計的本質有極佳的掌握,這對判讀臨床文獻是非常核心的能力。
  2. 觀念驗證:在研究過程中,許多統計檢驗(如選項 A、B、C)是用來確認前提假設是否成立(例如:兩組是否齊一、樣本是否代表母群)。這時研究者期待的是「不顯著」($p > 0.05$),以確保實驗基準線一致。而 (D) 事後比較 (Post-hoc) 是在變異數分析結果顯著後,用來鎖定「到底是哪幾組之間有差異」,這正是研究者欲證明的研究假設所在。
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📝 統計檢驗的期待方向
💡 研究者依檢驗目的不同,對統計顯著性(p值)有不同期待。
比較維度 前提/等同性檢驗 VS 效果/差異性檢驗
典型例子 變異數同質性、前測檢驗 事後比較、實驗組後測
研究者期待 不顯著 (p > 0.05) 顯著 (p < 0.05)
目的 證明兩者「無差異」 證明兩者「有差異」
若結果顯著時 違反統計假設或分組不均 研究假說得到支持
💬前提檢驗求「穩」求「同」,效果檢驗求「變」求「異」。
🧠 記憶技巧:前提、代表求「相同」(不顯著);實驗、事後求「不同」(顯著)。
⚠️ 常見陷阱:容易誤以為所有統計結果都是「越顯著越好」,忽略了前提檢驗(如 Levene's test)若顯著反而代表違反假設。
虛無假設與對立假設 第一型錯誤與第二型錯誤 ANOVA 變異數分析

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