管理統計學復習資料管理統計學復習資料

一、文章類型與關鍵詞

本文是一篇總結性的管理統計學復習資料，主要涵蓋以下關鍵詞：統計學、管理、數據、分析、預測、決策等。文章旨在幫助讀者回顧和總結管理統計學的基本概念和方法，為進一步深入學習和應用提供指導和幫助。

二、統計學概述

1、統計學定義：統計學是一門收集、整理、分析和解釋數據的科學，旨在從數據中獲取信息和知識，為決策提供依據。

2、統計學應用領域：統計學在各個領域均有廣泛應用，如自然科學、社會科學、醫學、經濟、管理等領域。

三、管理統計學基本概念

1、變量與數據：變量是數據的特征，可分為分類變量、連續變量和離散變量。數據是變量的具體表現。

2、概率與隨機變量：概率是事件發生的可能性，隨機變量是在試驗中可能出現的結果的變量。

3、分布與概率密度函數：分布描述了隨機變量的可能取值及其對應的概率。概率密度函數是分布的數學描述。

四、統計推斷

1、參數估計：利用樣本數據估計總體參數的方法，包括點估計和區間估計。

2、假設檢驗：根據樣本數據對總體參數進行檢驗的方法，以判斷假設是否成立。

3、方差分析：比較兩個或多個樣本均值差異的方法，用于檢驗控制因素對試驗結果的影響。

4、相關與回歸分析：相關分析探究變量間的關系，回歸分析則利用已知的自變量預測因變量。

五、實驗設計與調查設計

1、實驗設計：通過合理安排實驗，控制實驗條件，使實驗結果更具說服力。

2、調查設計：根據研究目的，制定合理的調查方法，以提高數據質量和可靠性。

六、時間序列分析與預測

1、時間序列定義與分解：時間序列是將某一現象在不同時間上的觀察結果記錄下來的序列。時間序列可分解為趨勢、季節性和隨機性成分。

2、預測方法：利用時間序列的歷史數據，通過適當的方法預測未來的趨勢和季節性變化。

七、統計質量管理

1、控制圖：通過繪制控制圖監控生產過程，識別異常點，保證產品質量。

2、六西格瑪：一種提高產品質量和客戶滿意度，降低成本的管理方法。

八、復習資料與習題解答

1、基本公式與定理：總結常用的統計學公式和定理，方便讀者查閱。

2、習題解答：針對常見習題進行解答，幫助讀者鞏固所學知識。

3、案例分析：提供實際案例，讓讀者運用所學知識進行分析，提高實際應用能力。

九、總結

本文對管理統計學進行了系統的總結和歸納，涵蓋了統計學的基本概念、統計推斷、實驗設計與調查設計、時間序列分析與預測、統計質量管理等方面的內容。希望通過這篇復習資料，讀者可以更好地掌握管理統計學的基本理論和方法，為進一步學習和應用打下堅實的基礎。統計學—復習資料統計學——復習資料

一、簡介

統計學是一門涉及數據收集、分析、解釋和應用的方法論學科。它在我們生活的各個方面都有應用，從社會科學到生物學，從醫學到商業。復習統計學可以幫助我們更好地理解和應用這些方法。

二、統計學的分支

1、描述統計學：主要研究如何簡化和概括數據，包括數據的收集、整理、圖表展示和概括。

2、推論統計學：推論統計學涉及到從樣本數據推斷出總體結論的方法，如假設檢驗和置信區間的計算。

三、基本概念

1、變量：可測量的特征，通常用具體的數字表示。

2、分布：描述變量可能取值的頻率或概率的圖形或函數。

3、平均值：一組數據中所有數值的總和除以數據的數量。

4、標準差：衡量數據分布的離散程度的度量。

5、偏度：描述數據分布的不對稱性的度量。

6、相關性：描述兩個變量之間關系的強度和方向的度量。

7、假設檢驗：一種統計方法，用于根據樣本數據推斷關于總體的假設是否成立。

四、重要公式

1、標準正態分布公式：一個標準正態分布下的隨機變量X，其概率為Z的值等于0的累積概率。公式為：Φ(Z)=(1/√2π)*exp(-Z^2/2)。

2、期望值：表示隨機變量取值的平均值，等于隨機變量的概率分布乘以該隨機變量取值的和。

3、方差：衡量數據分布的離散程度的度量，等于每個數據點與期望值的差的平方的平均值。

4、t檢驗：用于比較一個樣本平均值與已知總體平均值之間差異的假設檢驗方法。

五、實例分析

以某個具體的研究為例，如研究某藥物對疾病的治療效果。首先，我們需要通過描述性統計方法來概括樣本數據，如患者的年齡、性別、疾病狀態等。然后，我們可以通過推論統計方法來檢驗關于總體的假設，如藥物是否能夠顯著地降低患者的病征。此外，我們還可以通過相關性和回歸分析來探索變量之間的關系，如患者的年齡與疾病進展的速度之間是否存在相關性。

六、復習建議

復習統計學時，建議通過實例來理解和應用統計方法。此外，多做練習題也是提高統計技能的有效途徑。理解基本概念和掌握公式是學習統計學的關鍵。最后，要記住，統計學是一種工具，只有結合具體的研究或問題，才能充分發揮其作用。

以上是統計學的復習資料，希望對大家有所幫助。如果有任何疑問，建議及時查閱相關資料或向專業人士咨詢。統計學復習資料統計學復習資料

一、文章類型及結構

本文將按照以下結構組織：首先，對統計學的概念進行簡要介紹，以便讀者更好地理解后續內容；其次，對統計學的各個主題進行詳細闡述，包括概率、分布、抽樣、參數估計、假設檢驗和方差分析等；最后，對統計學的應用領域進行概述，以便讀者更好地理解統計學的實際意義。

二、概率

概率是統計學的基礎，它用于描述某一事件發生的可能性。概率可以通過以下方式表示：事件發生的次數除以總次數，或者用百分數表示。在統計學中，我們經常需要用到一些基本的概率概念，例如：必然事件、不可能事件和隨機事件。必然事件是指事件一定會發生，不可能事件是指事件一定不會發生，而隨機事件則是指事件有可能發生也有可能不發生。

三、分布

在統計學中，我們經常需要用到各種概率分布，例如：二項分布、泊松分布、正態分布和卡方分布等。二項分布適用于獨立重復試驗，例如拋硬幣；泊松分布適用于單位時間（或空間）內發生的事件數，例如工廠產品的次品數；正態分布適用于人類的身高、體重、智商等特征，也適用于自然現象，例如人類的壽命；卡方分布則適用于樣本均值的分布。

四、抽樣

抽樣是統計學中重要的技術之一，它是指從總體中隨機抽取一部分樣本進行研究。抽樣可以減少研究的成本和時間，同時也可以提高研究的準確性和可靠性。在抽樣過程中，我們需要確定樣本量、抽樣方法和隨機方法等因素。

五、參數估計

參數估計是統計學中的重要內容之一，它是指通過樣本的信息來估計總體的參數。在參數估計中，我們需要確定估計方法和置信區間。估計方法可以分為點估計和區間估計，點估計是指估計出一個具體的值，而區間估計則是指估計出一個范圍。置信區間是指在一定的置信水平下，估計值的可信范圍。

六、假設檢驗

假設檢驗是統計學中另一重要技術，它是指在一定假設下，通過樣本信息來檢驗該假設是否成立。在假設檢驗中，我們需要確定假設和檢驗方法。假設是指我們對總體的一個猜測，檢驗方法則是指我們用來檢驗假設的方法。常用的檢驗方法有t檢驗、卡方檢驗和F檢驗等。

七、方差分析

方差分析是統計學中另一重要技術，它用于分析兩個或多個樣本的方差是否相同。方差分析可以用來解決許多實際問題，例如：不同教學方法對學生成績的影響、不同品牌產品的質量差異等。

八、應用領域

統計學在各個領域都有廣泛的應用，例如：醫學、生物學、心理學、社會學、經濟學和物理學等。在醫學領域中，統計學可以用來研究人類的健康狀況、疾病預防和治療等方面；在生物學領域中，統計學可以用來研究生物的種群分布、遺傳變異等方面；在心理學領域中，統計學可以用來研究人類的心理特征、行為習慣等方面；在社會學領域中，統計學可以用來研究社會結構、社會變遷等方面；在經濟學領域中，統計學可以用來研究經濟發展、金融風險等方面；在物理學領域中，統計學可以用來研究自然現象、實驗結果等方面。

九、總結

統計學是一門重要的學科，它可以幫助我們更好地理解和分析各種現象。在本文中，我們介紹了統計學的概念、概率、分布、抽樣、參數估計、假設檢驗和方差分析等主題，并對統計學的應用領域進行了概述。希望這些內容能夠幫助讀者更好地理解統計學的重要性和應用。中醫統計學復習資料中醫統計學復習資料

一、文章類型與關鍵詞

本文是一篇復習資料，旨在幫助讀者了解中醫統計學的基本概念和方法。關鍵詞包括：中醫統計學、基本概念、數據分析、統計方法、臨床研究。

二、中醫統計學基本概念

中醫統計學是應用數理統計學原理和方法，結合中醫實踐特點，對中醫臨床、科研和教學等領域數據進行收集、整理、分析和解釋的一門學科。中醫統計學的應用范圍廣泛，包括臨床研究、方藥分析、針灸療效評價等領域。

三、數據分析方法

1、描述性統計：對數據進行初步整理和歸納，提取出數據的集中性和離散性特征。描述性統計指標包括平均數、中位數、標準差、四分位數等。

2、推論性統計：在樣本數據的基礎上，通過數學推導和假設檢驗等方法，得出總體數據的特征和規律。推論性統計方法包括假設檢驗、方差分析、回歸分析等。

3、多元統計：在多個變量之間進行統計分析，研究它們之間的相互關系和影響。多元統計方法包括因子分析、聚類分析、結構方程模型等。

4、時間序列分析：對某一變量在不同時間點的觀測值進行分析，揭示其隨時間變化的規律和趨勢。時間序列分析方法包括季節性分解、ARIMA模型、向量自回歸模型等。

四、臨床研究應用

1、臨床試驗設計：運用隨機、對照、雙盲等設計方法，確保臨床試驗的可靠性和可重復性。

2、療效評價：運用統計分析方法，對臨床試驗中的治療組和對照組數據進行比較和分析，評估治療效果。

3、預后因素分析：通過對患者年齡、性別、病情等信息的統計分析，揭示影響疾病預后的關鍵因素。

4、患者滿意度調查：運用描述性統計和回歸分析等方法，了解患者對醫療服務的滿意度及其影響因素。

五、注意事項

1、確保數據真實可靠，避免數據采集和記錄的誤差。

2、選擇合適的統計方法，避免誤用和濫用。

3、注意樣本量和數據分布，避免推斷結果的偏倚和誤判。

4、充分考慮臨床實際情況，結合患者個體差異和醫療效果進行綜合分析。

六、總結

中醫統計學是中醫臨床、科研和教學的重要工具。通過對數據的收集、整理和分析，我們可以更好地理解中醫治療的療效、疾病的發展規律以及患者的需求等。掌握中醫統計學的基本概念和方法，將有助于我們更好地運用數據為臨床決策提供支持，推動中醫事業的持續發展。醫學統計學復習資料醫學統計學復習資料

一、文章類型及關鍵詞

本文是一篇總結性的醫學統計學復習資料，主要涉及以下關鍵詞：醫學統計學、概率論、假設檢驗、方差分析、卡方檢驗、非參數檢驗、生存分析、多元回歸、因子分析等。本文將按照概念、理論、方法、實踐的邏輯順序，對以上關鍵詞進行簡要概述和總結。

二、概率論與醫學統計學

概率論是數學中最基本的一個分支，主要研究隨機事件的發生概率。醫學統計學是應用概率論來研究醫學領域中數據的收集、整理、分析和推斷的一門學科。在醫學研究中，概率論主要用于實驗設計、數據分析和結果解釋等方面。

三、假設檢驗

假設檢驗是醫學統計學中最基本也是最重要的一個概念。它是一種根據樣本數據推斷總體結論的方法。假設檢驗主要包括以下步驟：提出假設、確定檢驗水準、計算統計量、確定置信區間、做出推斷結論。其中，最重要的是確定檢驗水準，也就是我們愿意接受的誤判風險。

四、方差分析

方差分析是一種用于比較兩個或多個樣本均值差異的統計學方法。它通過分析不同組別的方差差異來判斷樣本均值的差異是否具有統計學意義。方差分析主要應用于實驗設計中的組間比較，如臨床試驗中的不同治療方案的效果比較。

五、卡方檢驗

卡方檢驗是一種用于比較觀察值與期望值之間差異的統計學方法。它通過分析觀察值與期望值之間的差異大小來判斷觀察結果是否具有統計學意義。卡方檢驗主要應用于分類變量的數據分析，如性別、疾病發病率等。

六、非參數檢驗

非參數檢驗是一種在不考慮數據分布的前提下，對數據的基本特征進行統計推斷的方法。它主要用于比較兩組或多組之間未知分布的數據，如等級資料、順序資料等。常見的非參數檢驗包括Mann-WhitneyU檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-WallisH檢驗等。

七、生存分析

生存分析是一種用于研究生存時間的統計學方法。它主要關注生存時間的分布、平均生存時間、生存曲線等方面。常見的生存分析方法包括生存曲線、Kaplan-Meier生存函數、Cox比例風險模型等。

八、多元回歸

多元回歸是一種用于研究多個自變量與因變量之間關系的統計學方法。它通過分析多個自變量對因變量的影響，來揭示多個變量之間的相互關系。多元回歸在醫學研究中廣泛應用于預測疾病發病率、死亡率等。

九、因子分析

因子分析是一種用于研究多個變量之間關系的統計學方法。它通過分析變量之間的相關關系，將多個變量歸納為少數幾個共同因子，從而揭示變量之間的內在聯系。因子分析在醫學研究中廣泛應用于疾病病因探討、疾病診斷等方面。

十、總結

醫學統計學是醫學研究中的一門重要學科，它為我們提供了實驗設計、數據分析和結果解釋的科學方法。本文對醫學統計學中的一些基本概念和方法進行了簡要概述和總結，希望對大家有所幫助。在實際應用中，應根據具體問題選擇合適的統計方法進行分析和推斷。心理統計學復習資料心理統計學復習資料

一、引言

心理統計學是心理學研究中的重要工具，它幫助我們理解和分析心理數據，進而得出可靠的結論。本文將系統地回顧心理統計學的基本概念、原理和方法，旨在為復習心理統計學的讀者提供有用的資料。

二、基本概念

1、變量：變量是心理學研究中需要觀察和測量的各種因素，包括連續變量（如智力分數）和分類變量（如性別）。

2、總體和樣本：總體是研究對象的全體，而樣本是從總體中隨機抽取的一部分個體。

3、概率和隨機性：概率用于描述某一事件發生的可能性，而隨機性則表示在相同條件下重復觀察，結果會有一定的不確定性。

三、描述性統計

1、集中趨勢：用平均數、中位數和眾數等描述數據的集中趨勢。

2、離散程度：用標準差和四分位數間距等描述數據的離散程度。

3、偏態和峰度：用偏態和峰度描述數據分布的偏斜程度和峰度。

四、推論統計

1、假設檢驗：通過假設檢驗的方法，判斷樣本數據是否符合預期的分布。

2、方差分析：用于比較兩個或多個樣本均值是否存在顯著差異。

3、相關和回歸：相關分析用于探討兩個變量之間的關系，而回歸分析則用于預測一個變量的值。

五、實驗設計

1、實驗設計原則：遵循隨機、重復、對照和盲法的原則，確保實驗結果的可靠性。

2、實驗設計類型：根據研究目的，選擇合適的實驗設計類型，如組間設計、組內設計、交叉設計等。

六、常用統計軟件

1、SPSS：廣泛使用的統計軟件，具有強大的數據管理和統計分析功能。

2、R：開源的統計軟件，具有豐富的統計分析函數和包。

3、STATA：專為社會科學研究而設計的統計軟件，具有多種統計分析和結果輸出功能。

七、復習建議

1、系統學習：建議讀者在復習心理統計學時，按照教材或參考書的章節順序，系統學習各個知識點，形成完整的知識體系。

2、練習實踐：在學習的同時，進行適量的練習和實踐，加深對知識點的理解和掌握。

3、歸納總結：在復習過程中，及時總結和歸納各個知識點，形成自己的復習筆記，方便后續復習和查閱。

4、多角度學習：除了課堂或教材外，建議讀者從多種渠道獲取學習資源，如參考書籍、學術論文、網絡資源等，從不同角度加深對心理統計學的理解。

5、實踐應用：在掌握基本概念和方法后，嘗試將心理統計學應用于實際研究，提高實踐能力和應用水平。

總之，心理統計學是心理學研究的重要基礎，希望通過本文的復習資料，讀者能夠更好地掌握心理統計學的知識和方法，為未來的研究和實踐打下堅實的基礎。生物統計學復習資料生物統計學復習資料

一、文章類型及關鍵詞收集

本文為生物統計學復習資料，旨在幫助讀者深入理解生物統計學的基本概念和方法。關鍵詞包括：統計學、生物統計學、實驗設計、數據收集、數據分析、假設檢驗、方差分析、回歸分析、卡方檢驗、F檢驗等。

二、核心思想整理

生物統計學是生物學領域中非常重要的一門學科，其核心思想是通過對生物學實驗或觀測數據進行收集、整理、分析和解釋，從而得出有關生物學現象的結論。生物統計學主要包括實驗設計、數據收集、數據描述、假設檢驗、方差分析、回歸分析、卡方檢驗和F檢驗等方面的內容。

三、知識點詳細解析

1、實驗設計：實驗設計是生物統計學的重要基礎，包括實驗目的、實驗假設、實驗因素、實驗水平、實驗樣本、實驗方法和實驗結果等內容。在設計實驗時，需要考慮實驗的隨機化、重復性和可控性原則。

2、數據收集：數據收集是生物統計學的關鍵步驟，包括數據來源、數據質量和數據記錄等內容。在收集數據時，需要保證數據的準確性、完整性和可重復性。

3、數據描述：數據描述是對數據進行基本統計分析的過程，包括數據的集中性指標（平均數、中位數）、離散性指標（標準差、變異系數）和分布形態指標（偏度、峰度）等。通過數據描述可以初步了解數據的特征和分布情況。

4、假設檢驗：假設檢驗是生物統計學的核心內容，包括假設提出、假設檢驗方法和假設結論等內容。在進行假設檢驗時，需要明確假設和樣本數據的特點，選擇合適的檢驗方法和判斷標準。

5、方差分析：方差分析是一種用于比較兩個或多個樣本總體平均數差異的統計分析方法。它可以幫助我們判斷不同處理組之間的差異是否顯著，以及重復測量數據的變異來源。

6、回歸分析：回歸分析是一種用于描述變量之間關系的統計分析方法。線性回歸可以用于描述一個因變量和一個或多個自變量之間的線性關系，而邏輯回歸則可以用于描述一個因變量的二分類或多分類變量和一個或多個自變量之間的非線性關系。

7、卡方檢驗：卡方檢驗是一種用于比較觀察值和期望值的統計分析方法，常用于分類變量的關聯性分析。它可以幫助我們判斷觀察頻率與期望頻率之間的差異是否顯著。

8、F檢驗：F檢驗是一種用于比較兩個樣本方差是否相同的統計分析方法。它可以幫助我們判斷兩個樣本的變異來源是否相同。

四、總結

生物統計學是生物學領域中非常重要的一門學科，它通過對生物學實驗或觀測數據進行收集、整理、分析和解釋，從而得出有關生物學現象的結論。本文對生物統計學的基本概念和方法進行了詳細的解析，希望能夠幫助讀者更好地理解和掌握生物統計學的基本知識。在實際應用中，需要注意實驗設計和數據收集的合理性，選擇合適的統計分析方法，并正確解讀和分析結果。社會統計學復習資料社會統計學復習資料

一、引言

社會統計學是社會科學中一門重要的學科，它涉及到數據的收集、整理、分析和解釋。本文旨在為讀者提供一份全面的社會統計學復習資料，幫助大家深入理解社會統計學的概念和方法。

二、關鍵詞

在進行社會統計學復習時，理解和掌握以下關鍵詞對于學習這門學科非常重要：

1、變量：表示研究對象的特征，可以分為分類變量、順序變量和連續變量。

2、分布：描述數據在某個變量上的分布情況，包括頻數分布、累積分布和概率分布等。

3、均值：反映數據集中趨勢的重要指標，等于所有數據值的總和除以數據量。

4、標準差：描述數據離散程度的指標，等于各個數據值與均值的差的平方和除以數據量，再取平方根。

5、偏度：描述數據分布偏斜程度的指標，反映數據分布的不對稱性。

6、皮爾遜相關系數：衡量兩個變量之間線性相關程度的指標，取值范圍為-1到1之間。

7、假設檢驗：通過樣本數據來檢驗事先提出的假設，判斷假設是否成立。

8、方差分析：通過比較不同組數據的方差來檢驗各組均值是否存在顯著差異。

9、卡方檢驗：用于比較實際觀測值與期望值之間的差異是否顯著。

10、回歸分析：通過一個或多個自變量來預測因變量的變化趨勢。

三、正文

1、數據收集與整理

數據收集是社會統計學的第一步，包括設計調查問卷、選擇調查方法、實施調查等過程。整理數據則是將收集到的數據進行清洗、合并和轉換，使其適合進行統計分析。

2、數據描述與分析

通過描述性統計方法，我們可以了解數據的分布情況、集中趨勢和離散程度等。常用的描述性統計方法包括均值、標準差、偏度、峰度等。

3、假設檢驗

假設檢驗是社會統計學中重要的統計方法，用于根據樣本數據推斷總體情況。假設檢驗包括提出假設、確定檢驗方法、計算檢驗統計量和得出結論等步驟。

4、方差分析

方差分析用于比較不同組數據的方差是否存在顯著差異。通過方差分析，我們可以判斷不同組之間的差異是隨機因素還是系統因素造成的。

5、卡方檢驗

卡方檢驗用于比較實際觀測值與期望值之間的差異是否顯著。卡方檢驗廣泛應用于分類數據的分析，如性別、學歷等。

6、回歸分析

回歸分析是通過一個或多個自變量來預測因變量的變化趨勢。線性回歸分析是最常用的回歸分析方法，可以用于解釋自變量與因變量之間的線性關系。

四、結論

本文為社會統計學復習資料，介紹了關鍵詞、數據收集與整理、數據描述與分析、假設檢驗、方差分析、卡方檢驗和回歸分析等內容。通過復習這些知識點，我們可以更好地理解和應用社會統計學方法，提高數據處理和分析能力。

五、參考資料

1、社會統計學教材。

2、社會科學數據分析方法論文。

3、相關統計學網站和工具使用指南。管理統計學課件管理統計學課件

一、課程簡介

管理統計學是一門應用數學學科，旨在通過數據分析來幫助管理者做出更明智的決策。在本課程中，我們將學習如何運用統計方法來收集、分析和解釋數據，以解決實際管理問題。

二、課程內容

1、統計基礎知識

（1）數據類型與特征

數值型數據：如銷售額、市場份額等。

分類型數據：如性別、品牌等。

定序型數據：如評級、評分等。

（2）數據的分布特征

平均數、中位數、眾數。

方差、標準差、變異系數。

（3）概率論基礎

概率的定義與計算。

事件的獨立性與互斥性。

2、描述性統計方法

（1）圖表展示

柱狀圖、折線圖、散點圖等。

（2）數據集中趨勢與離散程度的度量

平均數、中位數、眾數的選擇與應用。

方差、標準差、變異系數的選擇與應用。

3、推論性統計方法

（1）假設檢驗

假設檢驗的基本原理與步驟。

顯著性檢驗與置信區間的計算。

（2）方差分析

方差分析的定義與原理。

單因素方差分析的實現。

多因素方差分析的原理與實現。

4、回歸分析

（1）一元線性回歸分析

一元線性回歸模型的建立與擬合。

回歸方程的檢驗與預測。

（2）多元線性回歸分析

多元線性回歸模型的建立與擬合。

回歸方程的檢驗與預測。

5、時間序列分析

（1）時間序列數據的特征與平穩性檢驗。

（2）時間序列的預測方法。

（3）季節性分析。

三、課程目的

通過本課程的學習，學員將能夠：

1、理解統計學的概念與方法。

2、掌握運用統計方法分析管理問題的能力。

3、提高決策的科學性與準確性。

四、教學方法

本課程采用理論教學與實踐操作相結合的方式，通過案例分析、小組討論等多種形式，使學員更好地掌握統計學的應用技巧。

五、課程評估

本課程的評估方式包括：

1、課堂參與度與表現。

2、作業：包括理論作業與實踐操作。

3、期中考試：測試統計基礎知識的掌握程度。

4、期末考試：綜合測試學員對于整個課程內容的掌握程度。

六、教學資源與建議閱讀材料

1、教