中央極限定理是推論統計的神主牌!

在推論統計的世界裡,無論無何最重要的基本假定(註1)就是常態分配,如果您的論文做的是量化研究,而且會進行到推論統計的部份,例如:T考驗、變異數分析、相關分析或迴歸分析等等,您研究的母群都應該要是常態分配才對,可是很多研究者都不知道這一點,矇著頭就來做個什麼分析,出現了顯著差異的**,就會在論文裡面大書特書,極盡推論之能事,高興的想……終於可以畢業了,至於您研究的母群體在您要研究的變項中是否呈現常態分配?誰知道?管他的?如果真有口試委員在您重要的口考中問您:你的統計完整做得很完整,那是基於什麼樣的理論才能做這樣的推論呢?或許您會說有顯著差異啊!如果口委進一步問您:那你覺得你的統計有沒有違背統計分析的基本假定呢?這時候,您會不會開始吃螺絲,顧左右而言他,還是裝傻傻笑?還是使出我以前經常用的一百零一招-對不起,請老師指導(露出抱歉靦腆的微笑)!我想身為研究生的高度,我們不應如此,請記得當教授問您的論文憑甚麼這樣進行推論的時候,請大聲的把中央極限定理這六個大字念出來,然後好好的解釋一番!

中央極限定理:不論母群體是否為常態分配,只要抽樣的樣本數量夠大的時候,則樣本平均數的抽樣分配會趨近於常態分配;而所謂的的抽樣樣本數量要夠大,根據學者專家的建議至少要大於三十的樣本。大家懂了嗎?只要我們回收的問卷大於三十份就趨近常態分配了,大家的問卷份數至少都幾百份吧,輕易的靠著中央極限定理,就遵守常態分配的基本假定了!所以我說:中央極限定理是推論統計的神主牌,大家應該不會反對吧!

註1:變異數分析的基本假定可以參考這兩篇文章-變異數分析的基本假定、違反變異數分析的基本假定該怎麼辦?
註2:想知道中央極限定理多麼的偉大嗎?請看WIKI!

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