首先，講述二項機率分配之舉例：投擲硬幣，每次投擲正、反兩面出現的機率都是二分之一，互不影響。每次的結果都只會有兩種：成功或失敗，都是互斥的、互相獨立的、出現的機率都會保持不變。從二項機率分配之概念、條件、函數公式、舉例應用，再到常態現象、公式、曲線、應用。欲使學生理解某些隨機實驗中，其不同的變數值與對應的機率所構成的機率分配具有固定模式；而此固定模式的機率分配可以協助計算某些特殊事件的機率，而融會貫通至分析各式社會現象或議題之機率及歷年比較，或做預測將來趨勢，以科學方法理解未來社會發展走向，達到前瞻之目標。

本課堂說明樣本平均數的抽樣分配及如何推出標準誤公式，欲使學生理解在統計中，以樣本資料估計群體狀況時，通常是以某些樣本統計量來估計對應的群體母數(參數) ，若知道這些統計量的抽樣分配，則能協助推算估計的誤差、正確性，可讓學生延伸應用至相關議題之研究，以正確之抽樣方式進行各式社會調查，了解社會議題現況分布和預測發展走向。

說明常態分佈曲線與信賴區間之關係、信賴區間函數公式、信賴係數與顯著水準、雙尾檢定曲線分佈、t分配概念及應用時機。使學生理理解信賴區間之意義，包括認識危險域、接受域、顯著水準、信賴係數…等，加上學習運用Z分配，及更進一步應用t分配，可讓學生延伸應用至相關議題之研究，以了解抽樣與推估間的關係，並正確理解機率理論之運用，進而正確運用於社會調查或相關議題之研究，覺察社會現象。

使學生理解標準化與常態分配的關係、各種分配的意義與運用時機，以及進一步介紹假設檢定的名詞與觀念，並學習檢定的正確的步驟，使學生能將其應用至相關議題之研究，以應用至利用樣本推估母群體的統計技巧，使學生提升其各式社會議題相關研究之量化分析能力。說明顯著水準之概念：因為機會或抽樣誤差而產生的「臨界機率」通常被設定用來判斷存在於樣本中的差異或關係，是一種表示檢定時，否定虛無假設的機率水準。

使學生學習檢定之原理及應用步驟，並能演算各種情形下的假設檢定，將假設檢定運用到實際生活，能將對於假設檢定的理解運用於學術研究或現象解讀。

應用計算習題1：高雄市長期以來長途電話通話時間平均為12.5分，今抽樣16通樣本計算出平均為11.6分，標準差4分，設顯著水準為5%，請檢定平均通話時間是否已經改變。
 

使學生學習如何進行多組以上之平均數的比較，且能正確演算三組以上之平均數比較，並理解變異數分析的基本前提，進一步學習如何實際運用單因子變異數分析，得以應用於各式社會現象或研究統計。解釋變異數檢定觀念：變異數分析是將從數個群體抽出樣本資料的總變異分割出兩部分，即組內變異，各組樣本內各原始分數與該組平均數的差異，與組間變異，各組樣本平均數間的差異。而變異數分析便是利用組間變異相對於組內變異的比率大小來判斷幾個群體的平均數是否相等的一種檢定程序。​

介紹平均數的多重比較：
當ANOVA中F值達顯著時，表示檢定的幾個平均數間存有差異，若要知道哪些平均數之間有顯著差異存在,就要進一步使用平均的多重比較。→使用Tukey’s HSD→把所有可能的兩個平均數的差HS做比較，任何兩個平均數的差只要是大於或等於HSD，就表示它們的差異是顯著的。
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使學生理解次數分配的意義，並認識二維次數分配的各種檢定，且能正確運算卡方檢定及其他各種無母數檢定，並延伸應用至各種研究計畫、量化分析。介紹無母數檢定概念，無母數檢定是當資料是名目或順序層次的資料，且資料的分配不是常態分配時，所使用的檢定方法，以下繼續介紹幾種檢定方法。即卡方檢定、中位數檢定、曼懷氏U檢定。
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