顯著水準的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決顯著水準的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

顯著水準進入發燒排行的影片

數位學習對國小學童學習成效影響──以籃球運球上籃為例

為了解決顯著水準的問題，作者張芊芊 這樣論述：

　　本研究旨在探討教師運用數位學習平台及影音媒體於健康與體育領域課程，對國小五年級學童之學習成效、籃球運球上籃動作表現之影響。本研究採用準實驗研究法，以高雄市某國小五年級一個班級28人作為研究對象，分成實驗組「數位學習組」14人，身高143.11±7.58公分、體重36.71±10.43公斤；控制組「實體授課組」14人，身高141.36±7.96公分、體重39.00±13.27公斤，進行8週共16節實驗教學。本研究以籃球運球上籃動作檢核表作為研究工具，以獨立樣本單因子共變數分析及相依樣本t檢定檢視兩組學生之前、後測分數有無顯著差異。本研究結果如下：實驗組學生在前測總得分為65.00±34.5

8分，後測為72.85±30.49分，p值為.010；控制組學生在前測總得分為46.42±25.60分，後測為59.28±26.73分，p值為.004，兩組前、後測共變數分析F值=1.08、p值=.309，未達顯著水準。綜上所述，可得以下結論：數位學習的介入，對實驗組在籃球運球上籃動作的表現有顯著正向影響，提升了學習成效，但與控制組無顯著差異。

只要 Excel 六步驟，你也能做商業分析、解讀數據，學會用統計說故事：競爭分析、定價策略、營運管理、效益評估

為了解決顯著水準的問題，作者三好大悟 這樣論述：

　　統計學教授審訂、Excel 生手實測操作，保證一定看得懂、做得到 Excel 資料分析！ 　　數據科學家尹相志：基於數據驅動的決策，本書不是跟你談概念，而是用 Excel 帶著你落地實現。 　　「資料科學家的工作日常」版主張維元：想進入商業分析但不知從何下手嗎？跟著這本書六個步驟，掌握 Excel 分析力！   　　機器學習、人工智慧、數位轉型這些詞彙充斥在生活中，許多企業也真正感受到資料分析的重要性跟必要性。新冠肺炎（COVID-19）疫情大流行的影響，也加速企業對於 IT 化、數位轉型的推動。身處如此時代浪潮中，想必不少讀者深感自身對於業務上資料分析的認知與操作略顯不

足吧。   　　然而，資料分析一定要學新的程式語言？每天上班都這麼忙碌了，哪來時間？有沒有一本書輕鬆切入資料分析，又能馬上在職場商業應用派上用場呢？   　　這本書要告訴你：只要手邊的 Excel，你也可以用資料分析做出商業決策。即使是統計學當中較難的假設檢定，也只需要 6 個步驟，即可完成。不僅如此， Excel 還可以做到迴歸分析、數學最佳化更高段的資料分析，讓你可以在競爭分析、定價策略、營運管理、效益評估等脫穎而出。 　　 　　此外，我們還要告訴讀者更根本的問題：究竟為什麼一定要作資料分析，以及該怎麼配合目標進行資料分析比較好。大數據分析當道，感覺好像很多資料就能

解決問題。然而事實上，資料再多都是死的，你要會的是用資料分析講出最具吸引力的故事、拿出最有說服力的提案。   　　現在，是你用 Excel 活用資料分析技術，學統計用大數據說故事，擺脫複雜程式，開創薪實力。    本書特色   　　● 國立政治大學統計學系助理教授 周珮婷 審訂 　　● 適用 Excel 2021 以及 Excel 2019 　　● 直擊統計基本思維，拒絕滿滿數學理論，你一定看得懂 　　● 生手實測全書 Excel 操作步驟，你一定做得出來 　　● 全彩圖解資料分析，資料科學小白、沒修過統計、不曾寫過程式，你也能成為資料科學家 　　●

範例資料集改編自實際商業問題，免費下載，讓你資料分析很有感 　　● 底線標示重要觀念，粗體標示重要名詞，讓你不會迷失在資料分析的名詞大海中 　　● 施威銘研究室監修，小編適時提供額外補充資料，讓你的資料分析技術可以更上一層樓   好評推薦（依姓名筆劃順序排列）   　　數據科學家 尹相志 推薦 　　「資料科學家的工作日常」版主 張維元 推薦

國中田徑代表隊與一般生心率變異度之比較

為了解決顯著水準的問題，作者蔡碧玲 這樣論述：

　　目的：本研究在探討田徑運動訓練對國中階段學生心率變異度（heart rate variability, HRV）的影響，以屏東縣立長治國民中學田徑代表隊選手16名（年齡：13.19±0.66歲，身高：161.63±8.02公分，體重：54.06±10.66公斤，受訓年資：2.88±1.5年）及一般學生16名（年齡：12.94±0.25歲，身高：161±6.63公分，體重：57.81±15.57公斤）為研究對象，合計32名。　　方法：實驗時，實驗參與者安靜平躺五分鐘，再進行十分鐘心率的測量。以SCOSCHE心率錶帶配合WIMU Pro Elite Tracking System進行資料擷取

，並透過wifi蒐集即時數據，再轉換成Excel進行數值分析，統計方法採獨立樣本t檢定，顯著水準訂為α＝.05。　　結果：國中田徑代表隊學生與一般生在心跳間隔的平均值（Mean RR）、正常心跳間期的標準偏差（SDNN）、平均每分鐘心跳數（Mean HR）、相鄰正常心跳間期差值平方和的均方根（RMSSD）、低頻功率（LF）及低頻/高頻功率比（LF/HF）達顯著差異（p＜.05），其他HRV數值則無顯著差異。　　結論：顯示長期規律的田徑運動訓練可以顯著增加國中生的心率變異度，降低心跳率，同時改善交感神經及副交感神經的活性，提升自律神經的功能。