樣本人數估算
抽樣
提供 Krejcie 與 Morgan、Dillman、Gorsuch 等常用樣本人數估算方法，協助研究者依母群體規模、研究設計與分析需求估算適當樣本數，並提供計算結果、方法說明及論文撰寫範例，方便研究規劃與學術寫作使用。
統計分析工具
提供統計分析常用的工具與研究資源，讓統計分析更簡單、更有效率。
標準常態分配機率圖
機率分配
標準常態分配是平均數為 0、標準差為 1 的常態分配，可利用 Z 值判斷資料在分配中的相對位置，並計算不同區域的機率。透過拖曳滑桿或直接輸入 Z 值，可即時觀察左尾、右尾及 0 與 Z 之間的機率區域與其對應機率。
常態分配與標準常態分配動態對照
機率分配
設定平均數 μ 與標準差 σ，拖曳原始分數 X，即時觀察標準化後的 Z 值與機率面積；亦可由機率 p 反查 Z 與 X。
t分配機率圖
機率分配
t 分配（t-distribution）是一種常用於母體標準差未知時進行統計推論的機率分配，其形狀會隨自由度（df）而改變。透過設定自由度與 t 值，可即時計算並觀察左尾、右尾及 0 與 t 之間的機率區域；亦可輸入機率 p 值反查對應的 t 值，協助理解 t 值、自由度與機率之間的關係。
t分配與常態分配的關係
機率分配
t 分配的形狀會隨自由度（df）而改變。自由度較小時，t 分配的峰值較低、尾部較厚；隨著自由度增加，t 分配會逐漸接近標準常態分配 (N(0,1))。
中央極限定理模擬
抽樣分配
中央極限定理指出，無論母群原始分配為何，當每次抽樣的樣本數逐漸增加時，樣本平均數的抽樣分配會逐漸接近常態分配。其抽樣分配的平均數會接近母群平均數 \\(\\mu\\)，而標準誤則為 \\(SE=\\sigma/\\sqrt{n}\\)，因此樣本數 \\(n\\) 愈大，抽樣分配會愈集中於母群平均數附近。
量化論文撰寫
本系統整合 JASP 統計分析結果辨識、統計表格製作及學術論文撰寫功能，涵蓋現況分析、差異考驗、相關分析與迴歸分析等統計方法。使用者可直接貼入 JASP 分析結果，系統自動擷取統計數據、轉換中文統計名稱，並依不同分析方法產生符合 APA 第7版格式的統計表格及論文結果敘述。