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第一章 有关概念
原则差
原则差（Standard Deviation），为方差的算术平方根，反应组内个体间的离散程度。均值相似的，原则差未必相似。原则差越大，代表离散程度越大（计算公式？举出通俗的例证阐明其数据解释的作用及应用领域）。
在正态分布（解释何为正态分布？理论、有关图及其学术解释）中，用δ表达。它与每个样本数、对应的概率及均值有关。
原则误
原则误（Standard Error of Mean），即样本均值的原则差，是描述均数抽样分布的离散程度及衡量均数抽样误差大小的尺度，反应的是样本均数之间的变异。 （计算公式？举出通俗的例证阐明其数据解释的作用及应用领域）
原则误不是原则差，是多种样本平均值的原则差。 （计算公式？举出通俗的例证阐明其数据解释的作用及应用领域）
格式没有统一
置信水平
置信水平（confidence level）是指总体参数值落在样本记录值某一区内的概率；在抽样对总体参数作出估计时，由于样本的随机性，其结论总是不确定的。因此，采用一种概率的陈说措施，也就是数理记录中的区间估计法，即估计值与总体参数在一定容许的误差范围以内，其对应的概率有多大，这个对应的概率称作置信度。
置信度也称为可靠度，或置信水平、置信系数。
（计算公式？理论、有关图及其学术解释。举出通俗的例证阐明其数据解释的作用及应用领域 ）
置信区间
置信区间（confidence interval）是指由样本记录量所构造的总体参数的估计区间。在记录学中，一种概率样本的置信区间是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量成果的周围的程度。
置信区间由置信下限（Lower Limit）和置信上限(Upper Limit)表达。置信区间越大，置信水平越高。
（计算公式？举出通俗的例证阐明其数据解释的作用及应用领域）
明显性水平（significance level）表达在“记录假设检查”（解释何为假设检查？目的？）中，用样本推断总体时，犯拒绝“原假设”错误的也许性大小，即原假设为真时被拒绝的概率。
假如根据命题的原假设所计算出来的概率不不小于明显性水平，就拒绝原假设；不小于这个明显性水平则接受原假设。
明显性水平不是一种固定不变的数字，其值越大，则原假设被拒绝的也许性愈大，原假设为真而被否认的风险也愈大；其值越小，拒绝原假设的也许性就愈小。例如？
明显性水平
明显性水平与置信度之间的关系：
1-置信度=明显性水平
例如置信度为95%，则明显性水平就为5%。
这一关系要用在数据解释上的体现模式？
单样本T检查
独立两样本T检查
配对样本T检查
第二章 T 检查
单样本T检查
单样本T检查是处理样本均值与某一指定的检查值之间与否具有明显差异的假设检查。加强理论、图表及其应用的解释力度。
条件：样本来自的总体要服从正态分布。