※ 引述《koic (勒圾弗力札)》之銘言：
: 前幾天快速翻書 看到兩種誤差 抽樣&第一型誤差 兩者有關係嗎(課本網路都尋遍了)
: 前者是在"民意調查篇章"看到的
: 內涵大致為 在95%的信賴水準及蒐集到1000~1500個樣本的情況下，抽樣誤差2.5%~3%
: 這個有用到一型誤差的概念
: 後者是在推論統計的"假設檢定"翻到的
: 無論是z，t，f檢定，最後的結論必有"在95%的信賴水準下，仍有犯一型誤差5%
: 同理，可能用到抽樣誤差的概念嗎??
: 還有其他的隨機誤差、系統誤差能跟上述兩者連上線嗎
: 這些error已經快誤我一生了 麻煩各位解救
這是一個好問題！
抽樣誤差是指 在抽樣的過程中所隨機產生的誤差，比如母群的平均數是50
當你的抽樣誤差大時，你所抽出的抽樣分配的範圍可能在30-70之間
而當你的抽樣誤差小時，你所抽出抽樣分配的範圍可能在45-55之間
而影響抽樣誤差最直接的就是樣本數！
當樣本數小時，抽樣誤差大，一個真正顯著的現象，可能因為樣本數不足
抽樣誤差大，導致沒有顯著，這樣會產生型二誤差！
ex：資優班與普通班的數學成績平均數為85與70分，
在取樣人數很少時，可能無顯著出現。
反之如果樣本數夠大時，一個並非會顯著的現象，可能因為樣本數夠大而看的到
細微的差異，而顯著，此時將產生型一誤差！
ex國中全校男生與女生的英文分數平均為76.34與76.88
可能因為人數夠大，而產生很細微的差異顯著。