樣本
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抽樣方式影響調查的樣本結果是否可以代表母體狀況。方便抽樣可能導致偏誤，應考慮更系統化的抽樣方法，例如簡單隨機抽樣，以確保樣本情況可以回推母體情況。文章透過範例說明，解釋樣本和母體之間關聯。
Rover博士好：
看了您這篇文章，讓我想起一個想了很久的問題-如何定義母體，希望請您幫忙指點迷津。
1.如果我能蒐集到母體全部的所有資料，是否只要提供敘述統計相關的統計量就足夠了，例如：我想計算某大學大一英文男女生的平均成績有無差異，如果我手上有所有大一英文修習者的數據，只要將男生的平均成績減去女生的平均成績，只要異於零就可以宣稱有差異嗎?如果這時候再用推論統計的方法(e.g.Z檢定)反而是不對的呢?
2.假設我要研究上市櫃公司ESG與財務表現的關聯性，使用2015年到2023年的數據，請問這筆資料算是母體資料還是樣本資料(用上市櫃公司的資料推論上市櫃公司，母體跟樣本之間如何劃分有點想不通)
麻煩您協助解答，謝謝~
這幾天因為選舉民調的關係，統計學一下子受到了大眾的矚目。應該很多人都經由這個機會回想起了一些曾經學過的統計學名詞，例如抽樣、區間、抽樣誤差等等。
其實這些通通都是推論統計的觀念，網路上有相當多的統計專家已經撰文解釋到底這個民調風波在吵什麼，應該不需要我野人獻曝了。
不過如果真的想要了
推論統計應該是讓很多人苦惱過的主題，這篇文的目標就是回答「到底推論統計是什麼？」這個問題。
身為教育統計學的菜鳥，這篇文章簡直是救贖。為了這篇文章決定註冊vocus😂
眾所周知，標準差是離均差的方均根，取平均時的分母自然是數據的數量 n，但這個標準差只限於用在計算母體，抽樣後計算樣本標準差時卻要改成除以 n-1，這是為什麼呢？
本文將以兩種方式來說明，第一種方法比較容易理解但也較不嚴謹，第二種則涉及較多數學運算，但可以彌補第一種的缺失，提供更明確的佐證。
