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Excel 抽樣分配的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和藤川浩的 大人的統計學教室：提升數據分析能力的40堂基礎課都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和台灣東販所出版 。
國立嘉義大學 教育學系研究所 姜得勝、林曜聖所指導 吳韻儀的 國小校長符號領導現況、困境與因應策略之研究 （2021），提出Excel 抽樣分配關鍵因素是什麼，來自於符號領導、國小校長、既有符號型、轉化符號型、創新符號型。
而第二篇論文華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 黃惠芬的 運用數據挖掘技術解決長期照護問題-以壽險公司為例 （2018），提出因為有 長期照護、屬性選取、資料離散、數據挖掘的重點而找出了 Excel 抽樣分配的解答。
基礎統計學(四版)
為了解決Excel 抽樣分配 的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：
本書內容有三大單元, 共計十六章 (1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 (2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 (3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章 本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 輸入書號1H28，即可找到下載處。
國小校長符號領導現況、困境與因應策略之研究
為了解決Excel 抽樣分配 的問題，作者吳韻儀 這樣論述：
本研究旨在建構符號領導之架構、探討國小校長符號領導現況、困境與因應策略。為達研究目的，研究者以包含半結構訪談與問卷調查的混合研究法進行，首先依據研究動機、研究目的、文獻探討，分析符號領導概念的發展並建構符號領導之架構；進一步透過訪談7位校長等資料所得，作為發展及修正調查問卷之基礎。最後藉由問卷對嘉義縣市與臺南市共350位公立國小校長進行抽樣調查，以瞭解不同背景變項校長符號領導現況之差異情形。本研究採用以下統計方法，包括：描述性統計、獨立樣本t檢定、獨立樣本單因子變異數分析，以驗證研究假設。研究結論如下：一、建構符號領導之架構，包括：符號領導概念之發展、符號領導之理論基礎、符號領導之基本概念及
符號領導之運用。二、國小校長符號領導之現況（一）既有符號型方式層面1.校長以3種文字、6種動態、4種人造物及3種制度符號進行符號領導。2.在教育程度變項上，校長透過制度類型符號對老師進行符號領導有顯著差異；其他變項則沒有顯著差異。（二）轉化符號型方式層面1.校長以4種文字、4種動態、4種人造物及2種制度類型符號進行符號領導。2.各個不同背景變項校長進行符號領導均無顯著差異。（三）創新符號型方式層面1.校長以2種文字、6種動態、7種人造物及2種制度類型符號進行符號領導。2.在性別與校長總計服務年資變項上，校長透過制度類型符號對老師進行符號領導有顯著差異；其他變項則沒有顯著差異。三、國小校長符號領
導之困境與因應策略（一）既有符號型方式面向1.校長以5種策略解決教師不瞭解校歌與校名的問題。2.校長透過整合會議解決過多會議導致沒有效率的問題。3.校長以3種策略改善教師對校史不瞭解的問題。4.校長透過制度化解教師對政策實施之疑慮、解決學生輔導管教與教師懲處事件的問題。（二）轉化符號型方式面向1.校長以7種策略解決教師不熟悉願景與校訓的問題。2.校長透過調整會議形式及學生活動解決教師無法參與校務的問題。3.校長藉由調整人力與爭取經費以解決出版品發行的問題；透過盤點、分工與申請經費改善環境不佳之問題。4.校長藉由滾動調整、理性溝通以解決校內制度執行的問題。（三）創新符號型方式面向1.校長透過發展
校訂課程與口號，解決教師如何找出學校特色的問題。2.校長協助援引資源，解決教師專業提升與獲得家長認同的問題。3.校長會調整教材呈現方式，解決教師教學時間與經費不足之問題。4.校長藉由喚起教師危機感及共同參與會議的方式，解決制訂符合教師需求之相關辦法。最後，根據研究結論，作者也提供給教育行政機關、小學校長及未來相關研究一些合理性之建議。
大人的統計學教室：提升數據分析能力的40堂基礎課
為了解決Excel 抽樣分配 的問題，作者藤川浩 這樣論述：
透過逐一解開豐富練習題 了解統計學內容的入門書！ 還能學習以Excel處理統計資料的基礎知識！ 在當今社會之中，不管工作內容是文書還是技術類， 都經常需要運用統計處理目標數據以獲得結論。 在取得數據的統計處理上，多半會用試算表軟體或統計分析程式來進行。 不過，在使用這些軟體時，自然而然也會心生各種疑問， 像是「該用什麼樣的思路來處理統計資料？」、 「實際處理統計資料時，哪一種方法才真的正確？」或是 「該如何解讀與判斷分析出來的結果才對？」等等。 在這種狀況下，有無對統計學的理解能力將產生極大的影響。 本書僅用四則運算來解釋統計學的基礎， 因此無
須具備數學或統計學的特殊知識亦能讀懂。 書中內容淺顯平易，主要以統計學基礎為中心， 同時也會說明至今為止的傳統統計學知識。 本書亦會在後半部分介紹現今資料處理上經常用到的迴歸分析及貝氏統計學。
運用數據挖掘技術解決長期照護問題-以壽險公司為例
為了解決Excel 抽樣分配 的問題，作者黃惠芬 這樣論述：
銀色風暴席捲全球，高齡化人口問題日趨嚴重，繼而起之老人生活的照顧、醫療服務、長期看護等問題，已從個人與家庭問題逐漸成爲社會問題。因經濟條件不佳且生育率低，未來子女擔負將更沉重，孝養長輩將成為嚴重的經濟負擔。為解決此擔憂，提出替代方案-購買長期照護系列產品。透過壽險公司資料進行數據挖掘，選出22個條件屬性，1個決策屬性，建立四種模型進行實證並運用屬性選取及資料離散雙技術，採用六種分類器執行分析。結果發現：婚姻狀況、保險費繳法、全部壽險總保額、個人購買總數、年度有效保單總保費、長期照護險保費及長期照護險保額等重要條件屬性，為影響決策屬性之重要因子。供保險公司與業務員做決策參考，提升購買率，解決未
來沉重負擔之難題。