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舉個例說明，想像研究者家陣想研究老人家係咪零舍容易有某隻病，佢搵個樣本返嚟，樣本入面有若干個人係老人家（歲數大過 60），又有若干個人有病，即係話啲受試者會屬於四個類嘅其中一類：有病又唔係老人家；有病又係老人家；冇病又唔係老人家；冇病又係老人家。
跟住研究者可以計吓每個格嘅人數（xi）同「假如歲數同有冇嗰隻病無關，嗰一格嘅預期人數」（mi）。所以如果 X2 數值愈大，佢就愈有理據相信歲數同有冇嗰隻病真係有關
效應值：指一個量度兩個變數之間嘅關係「有幾勁」嘅數值；要得到效應值有好多方法，簡單例子有變數之間嘅相關值同埋迴歸分析當中嘅迴歸系數。
效率：一個假說檢定步驟或者一套實驗設計可以有嘅一個特性；一套統計方法嘅「效率」係指套方法有幾能夠用最少量嘅個案嚟達到最高嘅表現（表現通常係以「做預測嘅能力」嚟衡量）。
頻率學派推論：一種舊時嘅統計學詮釋方法；根據呢種理解，推論統計嘅作用在於測試「一件事有冇發生」；一個頻率學派嘅研究者做嘅嘢係將個實驗重複若干次，再睇吓喺呢 N 次實驗當中，有幾多次得出撐個假說嘅結果。呢種做法俾人詬病，話用佢得到嘅結果會受實驗嘅重複次數影響。
貝葉斯推論：一種喺廿世紀取代咗頻率學派推斷嘅統計學詮釋方法；根據呢種理解，一個研究者喺做實驗之前會有一個原先預期嘅模型，對每件事件都有個先驗概率，然後佢會做實驗攞數據，再按呢啲數據更改自己手上嘅模型，打後再做實驗，按攞到嘅知識更改自己心目中每件事件嘅後驗概率，跟住不斷更新個模型。
呢個過程可以想像成「心目中嘅概率分佈嘅不斷變化」－想像一個觀察者，佢完全唔知「撳 A 呢個掣會發生乜事」（喺佢心目中，所有可能性嘅機會率都一樣，成一個均勻分佈），喺撳咗一次，觀察到撳咗個掣會有盞燈閃之後，佢就會改變佢心目中嗰個概率分佈，知道「會有盞燈閃」嘅機會率大過「天會跌落嚟」嘅，即係對「撳 A 呢個掣會發生乜事」嘅認識多咗。
估計理論：統計學當中嘅一個子領域，研究喺建立統計模型嗰陣點樣估計模型嘅參數數值。可以睇返普通最小二乘法。
可解釋變異：指一個數據庫入面嘅個案間差異（以離散程度計算）有幾多可以由手上嗰個統計模型解釋；可解釋變異可以用多個指標衡量。
一個諗中介嘅統計模型可以涉及多過一個層次嘅變數（可以睇返等級線性模型），即係話當中有啲變數係量度緊某啲個體（例：員工），而高層次嗰啲個體（例：公司）係由低層次嗰啲個體組成嘅。不過一般嚟講，高層嗰啲變數會係預測低層變數數值嘅自變數。
自由度同奧坎剃刀有啦掕－奧坎剃刀指出，假設第啲因素不變，研究者會偏好簡單嘅模型，簡單嘅模型有嘅參數數量會比較少，「要估計嘅參數數量」低就表示自由度數值會高。
一般嚟講，自由度俾人覺得係數值愈大愈好嘅，不過喺現實世界因為人力物力嘅限制，樣本大細梗會係有限嘅。而唔同領域對於「自由度起碼要有幾多先可以接受」呢條問題都各有唔同嘅標準。
敏感度分析：有陣時喺得到統計模型之後會做嘅一樣嘢；用統計分析製作模型嘅過程當中往往假設咗好多嘢，但呢啲假設未必完全受人接納（例如好多時分析者都假設個變數係跟常態分佈）。
做敏感度分析意思就係睇吓如果嗰啲假設唔成立（變數唔係跟常態分佈），個模型仲成唔成立，如果就算冇咗嗰個假設都仲係搵到同一樣嘅結果嘅話，個分析者就更加有信心覺得個模型係掂嘅。
廣義化指「攞多個唔同個案，搵出呢柞個案嘅共通點，用呢啲共通點形成一個概念」嘅過程。例：狼、烏鴉、蛇、青蛙同埋鯊魚（一柞個案）都有「有脊椎」等嘅特徵（共通點），呢啲共通點結合埋，就成為「脊椎動物」呢個概念。
狹義化係指「攞一啲普遍嘅知識嚟分析一個特殊情況」嘅過程，例如係攞住講重力嘅理論（一個普遍噉描述萬物嘅理論）嚟分析一個蘋果嘅自由下墜－好多嘢都可以受重力影響，所以蘋果嘅自由下墜只係其中一個個案。
蒙地卡羅方法：一柞用帶有隨機嘅做法嚟應付決定性系統嘅演算法：如果話一個系統係「決定性」嘅，意思,係指個系統冇隨機性質喺裏面，但就算一個系統係決定性質，個系統依然有可能會係複雜到難以用決定性質嘅方法解決，所以喺實際應用上，要搵出有關呢啲系統嘅問題嘅答案，可以靠一啲有隨機性質嘅演算法。
頑健統計：泛指一種統計技術（尤其係推論統計學方面嘅技術）無論啲數據嘅原初概率分佈係點嘅樣都好，種技術都會有良好嘅表現。
分析層次：指分析嘅對象規模有幾「大」。例如喺行為科學同社會科學上，「分析一個個體喺唔同時間點之間嘅差異」同「分析一柞個體之間嘅差異」就好唔同。
想像一份認知心理學研究一班人揸車，比較個體之間嘅差異嗰陣發覺「一個人愈要俾心機揸車，就愈大機會撞車」，不過噉可能係因為新仔零舍要用多啲注意力先可以揸到車，而新仔因為技術冇咁好撞車嘅機會亦自然高啲。
如果比較嘅係一個個體喺唔同時間點之間嘅差異，應該會發覺「一個人愈俾心機揸車，就愈細機會撞車」－唔同分析層次俾到嘅結果完全唔同。
元分析：一種「分析嗮已知嘅研究」嘅分析；科學好睇重嘅一樣嘢係一個結果有冇再現性，即係「唔同人做同一樣嘅研究係咪都會得出相同嘅結果？」呢條問題。
搵出要研究嘅問題，即係「研究嘅係咩變數」；搵出有用實際數據嚟研究過呢柞變數之間嘅關係嘅研究論文；篩選啱用嘅研究，例如可能研究者淨係想睇攞後生仔女（年齡 <30）做樣本嘅研究。
喺實際嘅科研上，啲研究者好興响針對某個課題研究咗一大輪之後就做元分析，並且按元分析嘅結果嚟決定要信邊個結果。
統計參數：參數係指一個能夠定義一個系統嘅數值；統計參數係指個統計模型裏面用嚟描述個總體嘅特性嘅數值，例如係某個變數喺個總體嗰度嘅平均值或者標準差。
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行政辦公室保險箱密碼：睇嚟你嘅短期記憶未有減弱，係咩？ 密碼係［12，7，53，66］, 喺另一個世界見。
美國主要報紙《華盛頓郵報》報道稱，烏克蘭喺軍事入侵開始一年之後嘅2月24日準備對俄羅斯發動大規模襲擊，但應美國嘅要求而推遲咗。
《華盛頓郵報》電子版喺2月24日發表，信息係因畀人擺上網而洩露咗嘅美國政府機密文件。同時喺2月13日，烏克蘭國防部情報總局局長布達諾夫命令下屬調動晒情報總局嘅總兵力，並準備喺2月24日發動大規模襲擊。
襲擊嘅目標似乎被認為係俄羅斯首都「莫斯科」同埋面向黑海嘅「新羅西斯克」，而黑海嘅烏克蘭南部本身係克里米亞嘅一部分，畀俄羅斯單方面噉吞併咗。
統計模型標明：指「講明個統計模型要包含邊啲變數喺入面，仲有係啲變數要成點樣嘅函數」嘅過程。
適合度：一個統計模型有幾能夠準確噉描述手上嘅數據，一般係愈高愈好。
適合度指標：指一啲用嚟衡量一個統計模型嘅適合度嘅指標數值；喺廿一世紀嘅統計學界有好多種適合度指標，用統計技術做研究嘅人會按照自己嘅情況選擇用乜嘢指標衡量手上嘅統計模型。
多組分析：泛指「將受試者分做幾組，每組都由佢哋數據嗰度估個統計模型出嚟，並且比較唔同組喺個模型上有乜差異」；例如研究者認為變數 x 同變數 y 喺實驗組當中會成正比，而喺對照組當中會冇相關，於是就將數據分做兩份，每份對應其中一組受試者嘅數據，然後同兩組分別建立一個結構上相同嘅迴歸模型（y=βx+e），睇吓呢兩組嘅 β係咪有預期中嘅差異（即係喺實驗組當中係統計上顯著嘅正數，喺對照組當中統計上唔顯著）；如果有，就能夠支持嗰位研究者嘅假說。睇埋調節變數。