抽樣分佈是什麼意思
抽樣分佈（Sampling Distribution）是統計學中的一個概念，它描述了從一個給定的總體中隨機抽取樣本所得到的樣本統計量的分佈情況。這些樣本統計量可以包括樣本平均數、樣本比例、樣本標準差等。
舉個例子來說明： 假設我們想要了解全體美國成年人的身高分佈，但是測量所有美國成年人的身高是不切實際的，因此我們會從中隨機抽取一個樣本進行測量。這個樣本的身高會有一個平均數和標準差，但是這個樣本平均數會因為我們抽取的樣本不同而有所不同。
抽樣分佈就是描述這些樣本平均數的分佈情況。它告訴我們在不同樣本中，樣本平均數的預期值、變異性、置信區間等等。這些資訊對於我們推斷總體的特徵非常有用。
抽樣分佈有幾個重要的特性：
- 樣本大小：隨著樣本大小的增加，抽樣分佈會變得越來越集中於總體平均數，並且變異性會減少。
- 樣本獨立性：如果樣本之間相互獨立，那麼抽樣分佈會更加接近正態分佈。
- 樣本平均數的標準誤：這是樣本平均數變異性的度量，可以用來計算置信區間和進行假設檢驗。
抽樣分佈是統計學中的基礎概念，它對於樣本量估計、假設檢驗、置信區間的計算等都有著重要的應用。