學術對比工具
常態分佈家族
在 Z 分數、百分位數、離差智商與 T 分數之間互換,並可逐步顯示每一步計算。
效應量與相關係數
在 Cohen's d、r 與 R² 之間互換,附效應量等級對照表。
P 值與描述統計
由 Z、t、卡方或 r 統計量求 p 值,或由貼上的原始數據求完整描述統計。
假設檢定
t 檢定、卡方、皮爾森相關與單因子變異數分析,全部由你貼上的原始數據計算。
檢定力分析
由效應量、顯著水準與尾數估算所需樣本數或已達成的檢定力。
圖表
由貼上的原始數據產生直方圖與盒鬚圖,採用 Sturges 法則分組與 1.5×IQR 離群值標記。
檢定精靈
回答一條關於你數據的問題,即可得到適合的檢定與直達連結。
大學預測
你需要哪一個工具?
上方十二個工具分成兩組,用途相當不同。
統計工具面向課業、研究,以及任何需要把數字轉成站得住腳的結論的人。如果你手上有一個數值、想知道它的位置,由 Z 分數換算開始。如果你有原始數據、需要比較組別,去假設檢定。不確定該用哪一種檢定的話,檢定精靈問你一條問題就會指出答案。
升學工具把考試成績換算成五個教育體系實際採用的刻度 —— 香港的 DSE 與 JUPAS 分數、台灣的學測級分、日本的偏差值、韓國的修能標準分數,以及說明為何高考根本沒有跨省換算這回事。
底下是同一套數學
這兩組看似無關,其實不然。日本偏差值就是 T 分數。韓國的 표준점수 是同一套 T 分數構造,只是常數不同。兩者都是 Z 分數的重新縮放,而 Z 分數正是常態分佈頁所圍繞的那個量。
只要理解了那一個換算 —— 一個數值距離平均數多遠、以標準差為單位、勝過分佈中多大比例 —— 你就理解了本站大部分機制。升學頁不過是把這個換算套用到具體考試上,再加上當地的規則。
本站與別不同的地方
- 每個工具都說明自己的方法。雙樣本 t 檢定會註明用的是 Student 而非 Welch。2×2 卡方會註明沒有套用 Yates 校正。檢定力分析會註明用的是常態近似而非精確非中心分佈,以及這與 G*Power 大約差多少。你不應該需要猜測一個計算工具對你的數字做了什麼。
- 參考資料按可信度標示。大學落點區間明確標明是綜合公開資料的粗略歸納。少數幾項個別課程收生數字則逐一對照該校自行公佈的統計核實,每一行都附出處連結。兩個來源不一致的,寧可刪走也不取平均。
- 沒有任何東西會被上傳。所有計算都在你的瀏覽器內執行。唯一例外是升學頁上標示清楚的可選 AI 分析,它只在你按下按鈕時才傳送資料,詳情見私隱政策。
- 限制寫在你看得到的地方。不是藏在註腳,而是就在頁面上、結果旁邊 —— 在那些會改變你結論的情況下。
本站不是什麼
這是一個免費的教育參考工具,不是權威來源。本站與 JUPAS、香港考評局、台灣大考中心、韓國課程評價院、日本大學入試中心、中國教育部或任何大學均無隸屬關係。落點區間是定位參考而非預測,本站任何數字都不應在未經官方來源核實之前用來作決定 —— 每一個升學頁都直接連往相應的官方網站。