樣本統計量意思

樣本統計量（Sample Statistic）是指從一個總體（Population）中抽取的樣本（Sample）所計算出來的統計量，用來描述該樣本的某些特徵。樣本統計量通常是用來估計總體參數（Population Parameter）的。

樣本統計量可以分為以下幾種類型：

1. 樣本平均數（Sample Mean）：用來估計總體平均數。公式為： [ \bar{x} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i ] 其中，( \bar{x} ) 是樣本平均數，( x_i ) 是樣本中的第 ( i ) 個觀測值，( n ) 是樣本大小。

2. 樣本標準差（Sample Standard Deviation）：用來估計總體標準差。公式為： [ s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} ] 其中，( s ) 是樣本標準差，( n ) 是樣本大小，( \bar{x} ) 是樣本平均數。

3. 樣本比例（Sample Proportion）：用來估計總體比例。公式為： [ p_s = \frac{x}{n} ] 其中，( p_s ) 是樣本比例，( x ) 是樣本中某個特徵的觀測次數，( n ) 是樣本大小。

4. 樣本百分比（Sample Percentage）：用來估計總體百分比。公式為： [ p_c = \frac{x}{n} \times 100 \% ] 其中，( p_c ) 是樣本百分比，( x ) 是樣本中某個特徵的觀測次數，( n ) 是樣本大小。

樣本統計量是用來描述樣本特徵的數字，它們通常用來推斷總體的性質。然而，樣本統計量並不一定準確地反映總體的實際情況，因為樣本可能不能完全代表總體。因此，在使用樣本統計量來推斷總體時，需要考慮樣本的大小、抽樣方法、樣本的代表性等因素。