拉丁方設計介紹(Introduction of Latin Square Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠
一、原理
與《隨機完全區集設計介紹》一文所提及的 RCBD 隨機完全區集設計相同，拉丁方設計 (Latin Square Design, LSD) 也是一種與區集因子相關聯的設計方法，不同的是我們在中 RCBD 只有一個區集因子，稱為單向區集設計 (one-dimensional block)，而 LSD 可以同時控制兩個區集因子的影響，故屬於兩向區集設計 (two-dimensional block)，透過行區集與列區集的規劃（圖一），實驗者即可有效控制兩干擾因子的影響。
隨機完全區集設計介紹(Introduction of Randomized Complete Block Design)
國立臺灣大學農藝學系 黃昭惠
一、原理
進行試驗設計時，當我們的試驗單位為異質，也就是試驗單位的變異不平均時，我們會利用區集的劃分，去除這些已知變異因子對實驗造成的影響。
以山坡地進行牧草品種實驗為例，假設有 A、B 兩種品種於坡地上進行比較試驗，每種品種三重複，其實驗目的為檢驗此兩品種的牧草產量是否具有明顯的差異，根據地理知識已知下坡的土地應較為肥沃，草坪的生長應較為繁茂，若直接將兩品種隨機排列（圖一），則 B 品種可能因生長於較佳的環境，故有較好的表現，而非品種差異所造成，這樣的結果會導致實驗的誤差，並影響我們在決策上的判斷；若我們採用本章所介紹的隨機完全區集設計（randomized complete block design, 簡稱 RCBD）進行試驗（圖二），將土地依據已知造成試驗誤差的因素（坡度）分為三組（三個區集：B1、B2、B3），同組 （區集）內的土地相似，並在每組能同步施測兩品種，便可有效控制坡度因子對實驗結果的影響，準確估計出品種之間真正造成差異的幅度大小。
無母數統計—威爾卡森符號檢定(Non-parameter Statistics: Wilcoxon Signed-rank Test)
國立臺灣大學園藝暨景觀學系 李韶凱
一、前言
如果想檢測的資料無法直接假設其服從特定分布，應採用無母數 (nonparametric) 統計法進行檢定。本文將介紹檢驗單樣本的無母數方法—威爾卡森符號等級檢定 (Wilcoxon signed-rank test)。
無母數統計—符號檢定(Non-parameter Statistics: Sign Test)
國立臺灣大學園藝暨景觀學系 李韶凱
一、前言
由過去的經驗，針對平均值的比較，可在抽樣收集數據之後，假設其服從常態分佈，計算樣本的平均值 (mean) 以及標準差 (standard error)，再以常態的檢定方法進行檢驗（參考《兩樣本均值顯著性檢定（上）、（下）》兩篇文章）。然而，如果想檢測的資料無法直接假設其服從特定分布，例如圖一的甲基化微陣列分析結果，應採用無母數 (nonparametric) 統計法進行檢定。本文將介紹無母數統計法中的符號檢定 (sign test) 方法，檢測單一中位數或成對群體的分佈是否相同。
比例檢定(Test of Proportions)
國立臺灣大學農藝學系 吳博雅
一、前言
常常市面上一些電子產品宣稱其不良率低於一個目標值（例如：5%），或是一個好的棒球打擊者其打擊率高達七成以上，或是要判定新藥的使用可以使疾病的死亡率降低至九成以下等相關問題，其實都屬於單組樣本比例檢定的問題。若是要探討舊藥與新藥對疾病治癒率的差異性，或是探討兩射箭選手命中紅心射擊率的差異性等相關問題，屬於兩組樣本比例檢定的問題。比例檢定是針對取樣自二項分布的樣本，假設於大樣本情況下，依據中央極限定理，樣本比例會近似於常態分布，並且分成「單一組樣本比例檢定」與「兩組樣本比例檢定」這兩部分做更進一步的介紹。
非成對 t 檢定於 Excel 上的操作 (Operation of Unpaired t Test on Excel)
國立臺灣大學農藝學系 杜鎮宇
一、前言
非成對的 t 檢定其操作方法與成對 t 檢定的操作方法類似，同樣使用 Excel 資料分析工具箱進行分析。若樣本是非成對資料的話，我們還需要另外考慮此兩樣本的變方是否相同。兩樣本變方相同（接近）的 t 檢定稱為獨立樣本 t 檢定 (independent t-test)，我們會將兩樣本合併求共同樣本變方 (pooled variance) ，請參考《兩樣本均值顯著性檢定（上） 》一文；兩樣本變方不同時則應採用 Welch’s t 檢定 (Welch’s t-test)，請參考《兩樣本均值顯著性檢定（下）》一文。
成對 t 檢定於 Excel 上的操作(Operation of Paired t Test on Excel)
國立臺灣大學農藝學系 杜鎮宇
一、前言
統計的計算是繁瑣的，其中具有許多的公式運算，光是將樣本資料一個個代入做運算就會花費許多的時間，況且在複雜的運算過程下，手動運算的錯誤率也會明顯提高，為了省下時間及人力成本，我們需要一些電腦程式來替我們進行這些運算。而本篇所要介紹的就是如何使用 Excel 來進行成對的 t 檢定 (paired t-test)。
兩樣本均值顯著性檢定（下）(T Test for Two Sample Means (II))
國立臺灣大學農藝學系 黃纕淇
2.兩母群體為常態分布且母體變異數未知
\(\text{(II)}\) 假設兩母群體變異數不相等時 \((\sigma^2_1\ne\sigma^2_2)\)
假若我們獲得兩筆不同隨機獨立樣本資料，此兩筆獨立樣本抽樣自兩母群體，且兩母群體都為常態分布且變異數未知但不相同時，可採用 Welch’s t 檢定法。
兩樣本均值顯著性檢定（上）(T Test for Two Sample Means (I))
國立臺灣大學農藝學系 黃纕淇
一、前言
本篇將介紹兩樣本於不同情況時的平均值顯著性檢定，例如我們想要了解每個人左右手的平均血壓是否不同，或者兩種不同嬰兒奶粉配方對於嬰兒平均體重增加是否會有影響時，應該選用的統計檢定法。