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樣本     
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2.在母全體中選取一部分個體，加以觀察或試驗，此一部分資料，稱為「樣本」。
行為樣本     
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行為樣本(behavior sample)就測驗的理論而言，測驗編製者在測驗的範圍內，可以編製出無限多的測驗題目，受測者要對所有測驗題目做反應，這樣才能夠測出受測者的真實能力。但是一般測驗因為受到時間、人力、物力的影響，所以只能出少數題目來測量受測者，受測者針對這些少數題目來反應。換句話說，只能測量受測者在部分題目的行為反應，所以受測者的作答反應只是行為樣本，例如：要測量對學生數字加法的理解程度，命題者可以出幾千題甚至幾萬題，但是實際測驗時只要測量...
柯史單一樣本檢定     
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　　柯史單一樣本檢定是柯洛莫高夫(Kolmogorov)於一九三三年提出的一種無母數統計方法。這種方法主要目的在檢定一組樣本在某個次序變項上的分布是否來自一個理論上假設的母群體分布（即適合度(goodness of fit)的檢定），通常簡稱K-S檢定。
　　理論上，K-S檢定經由比較假設上的理論分布與樣本分布（即實際分布）的差異，藉以檢定樣本所來自的母群體是否為該假設中的特定分布。其檢定統計量定義為：
　　
　　其中Fn(X)代表實際觀察到的樣本（數n）在變項X上的次數分配的累加百分比；Fo(X)表示理論分布上的累加機率；sup為最小上界，表示理論分布與實際...
樣本，樣品     
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　　樣本（或樣品）是指足以（或用以）代表全部母體的品質或特性之單一個體或部分群體；或指因為研究或比較的目的而選出的個體或個別信號和數據。
時間樣本法     
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　　在研究法中，時間樣本法也是自然觀察法的一種。是在固定的時間間隔內觀察預先選定的行為。在開始之前，觀察者應先確定觀察時間的長度、間隔及觀察次數，以期在單位時間內獲得某種行為的樣本。記錄的方法可以採用檢核表(checklist)或評定量表來協助。
　　時間樣本法所得的資料，都可以量化處理。因此較適於觀察經常出現的行為，對於不常出現的行為則往往徒勞而無功；其次，只在特定的時間內觀察行為，因而很難兼顧所觀察行為的完整性。
　　在測驗中，時間樣本亦作時間取樣，指在行為觀察的研究中，行為的取樣以時間單位為抽樣的依據。這種取樣方式有別於事件取樣(event sampling)，前者以...
麥內瑪關聯樣本檢定     
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　　麥內瑪關聯樣本檢定是一種無母數統計方法，這種方法適用的情況是：同一組樣本前後經過兩種處理(treatment，例如實驗處理或調查問題)，每一種處理各自造成二種結果，形成一種2×2的列聯表情況，形式上如下表：
　　
　　表中，A、B、C及D表示細格中的受試者數目；N為總樣本數。理論上，麥內瑪關聯樣本檢定即在經由表中細格內次數的相對分布，來檢定兩種處理的結果是否一致。其檢定統計量定義為：
　　M=max(B,C)-min(B,C)其原因是：當兩種處理的效果一致時，則B與C的次數應相差不多，即M值應該很小；反之，當M值過大時，則兩種處理效果不太可能一樣。
標準化樣本     
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　　標準化樣本即是根據測驗及統計學的抽樣原理，自母群體中抽取具有代表性的樣本，然後對此樣本實施測驗，再加以統計分析，作為建立常模的對象。簡言之，標準化樣本是經由標準化篩選程序所選取最具母群體代表性的受試群。例如：假定要建立臺灣中部地區九歲兒童的成就常模，則可自臺灣中部地區臺中縣、臺中市、彰化縣及南投縣等四縣市中依取樣原理選取具代表性樣本，以此做為建立常模的對象，此即為標準化樣本。
　　在建立測驗常模所選用的標準化樣本，應依據其地理區域、社會經濟地位、種族以及相關的特徵，抽取具有真正代表母群體特徵的樣本，以便根據此常模資料解釋受試者分數時，不致產生顯著的誤差。此外，標準化樣本亦需要考慮...
事件樣本法     
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　　事件樣本法是自然觀察法的一種。它是以某一事件發生的整個過程作為觀察的對象。觀察者必須要到兒童生活或遊戲的場所中，等待事件的發生，然後記錄事件的經過和前因後果、分析資料並提出研究結果。
　　事件樣本法的最大優點，是保持行為自然流程的完整性，能夠探討行為的影響因素、情境與行為之間的關係，更可用於不常發生的行為上。不過，其缺點也在於觀察行為之不易量化。
樣本描述法     
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　　樣本描述法是自然觀察法之一種。是在預先選擇好的情境中，事先選好對象，按照時間的順序，密集且詳細的連續觀察，並記錄一切發生的行為，包括被觀察者（兒童）的所做所為，所說的話以及他人對其所說的話和行為，毫無選擇的平直描述下來。當時現場的記錄愈詳細愈好，為了資料的蒐集完整，觀察者可用速記或符號系統簡化記錄，事後再加以仔細整理，或可利用錄影機錄下所有的過程。
　　樣本描述法的最大優點是記錄詳盡，內容豐富，亦可依據資料分析行為的發生原因及其可能的影響因素。但它的限制是資料的量化問題以及記錄的可靠性等。
訓練樣本     
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在監督式分類法中，用以建立分類標準而選取之樣本。為提高分類之準確度，訓練樣本之選取應儘可能近似待判母體，使其具有典型性反代表性。
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