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常態分配
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常態分配是統計學上最重要且應用最廣泛的連續機率分配函數。亞伯拉罕(Abraham de Moivre)於1733年發現此分配；19世紀初高斯(C.F. Gauss)將此分配介紹到物理量測之誤差理論，而後發現自然界很多物理現象均為常態分配，為紀念高斯，常態分配又稱為高斯分配(Gaussian distribution)。此分配的機率密度函數(probability density function)為：
式中，x為連續隨機變數(continuous random variable)；μ為平均值；σ為標準差(standard deviation)；π＝3.14... 若一連續隨機變項的機率分配成一條左右對稱的鐘型分配，則此一隨機變項的機率分配即為常態分配，又稱為高斯(Gauss)分配，常以符號N(μ,σ2)表示。常態分配曲線是由二項分配(binomial distribution)的原理而來，常態分配曲線最早是由法國數學家戴莫瓦佛(A. De Moivre)推算出來的，其公式為：
式中y為橫座標上x之常態分配之高度，N為總人數，σ為標準差，π為圓周率3.1416，e為自然對數之底數2.7183，x則為橫座標上之一數值。常態分配的連續隨機變項具有下列特性：(1)為一對稱分配，平均數、中數及眾數相等；(2)所有各級動差均存在；... 許多隨機過程均可約略視為常態分配，亦即，其曲線為鐘形曲線。雖然也稱作高斯曲線，但此曲線却是de Moivre首先於1733年發展出來，而後高斯又於1790年代發展成功的。
若自羣體中抽取許多隨機試樣並繪製次數分配圖，將可獲得與下圖所示曲線近似的常態分配曲線。 N為試樣個數，以平均值μ及標準差σ的常態分配可寫成如下式 常態分配有兩個獨立參數，平均值μ，和標準差σ。下圖代表平均值為5和標準差分別為1，2和3的圖形，圖上平均值是以縱坐標為極大處的橫坐標（x值）來表示。這是最大的可能值。標準差是表示數據自平均值變動多廣的一種度量。大多數... |
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分庭抗禮
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彼此的關係對等，以平等的禮節相見。比喻平起平坐，地位相當。《儒林外史》第四○回：「但凡做的來，蕭雲仙就和他分庭抗禮，以示優待。」也作「分庭伉禮」。
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部分
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1.秩序。《晉書．卷一八．陶回傳》：「峻果由小丹楊經秣陵，迷失道，逢郡人，執以為鄉導。時峻夜行，甚無部分。」
2.部屬、部下。唐．蕭穎士〈為邵翼作上張兵部書〉：「指麾部分，為天子干城。」
整體中的局部、某些個體。如：「部分相同」、「公司先送來部分訂貨。」
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分身乏術
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比喻非常繁忙，無法再兼顧他事。如：「這麼多的事情，令他分身乏術無法兼顧。」
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內容分析法
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內容分析法是一種「客觀、系統而且量化的方法，用來描述明顯的溝通內容」。這種方法本是溝通研究中分析傳播內容的主要方法，但因適於處理文件和檔案資料，故也逐漸為社會科學的其他領域所採用。其與歷史研究法類似，常須透過文獻獲得資料，不過歷史研究法係以探討較遙遠的過去記錄為主，而內容分析法則重在解釋某特定時間某現象的狀態，在某段期間內該現象的發展情形。
內容分析的程序，大致可以分成幾個步驟：(1)確定目標；(2)蒐集和選取分析資料（即文件和檔案資料）；(3)界定分析的類別；(4)決定分析的單位；(5)確定陳列方式；(6)進行分析等。這些步驟必須依序進行，不可遺漏。 內容分析... 內容分析法是一種對於傳播媒介的訊息作客觀而有系統的量化及描述的研究方法。例如以報章雜誌、書籍、信札、日記、自傳、小說、歌詞、筆記、備忘錄或電視節目、廣播內容等資料的內容來做客觀的和系統性分析，可用來發現史料與當代資料中的相關事實。一種常用的資料是宣傳標語，從其內容，我們可以比較兩個候選人、兩個政黨或兩個國家的政策，及看出時代的變遷。
內容分析法可以有系統地整理與綜合紀錄中明顯與暗藏的內容。在目的上不只作敘述性的解說，也推論傳播過程所發生的影響；在分析過程中，尤重內容中的各種語言特性。它特別適用於無法做直接觀察的研究，例如研究敵國的政治動向。 內容分析法的量化方法... |
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分崩離析
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形容國家或集團分裂瓦解。《論語．季氏》：「邦分崩離析，而不能守也。」宋．司馬光〈保業〉：「分崩離析，不可勝紀。」
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壁壘分明
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彼此界限清楚，不相混淆。如：「敵我兩方，壁壘分明。」
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過分
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超越適當的分量。《三國演義》第八回：「自古『有道伐無道，無德讓有德』，豈過分乎！」
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不由分說
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不容許分辯解釋。《初刻拍案驚奇》卷一五：「眾人不由分說，夾嘴夾面，只是打罵。」《儒林外史》第四三回：「那些人駕了小船，跳在鹽船上，不由分說，把他艙裡的子兒鹽，一包一包的，儘興搬到小船上。」也作「不容分說」。
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貓頭鷹博士