為什麼小班人數的數據容易造成誤導？

如果您想用CALE(加州針灸執照考試)合格率來比較中醫學校，會有這種疑慮很正常——單一百分比看起來像個乾淨、客觀的數字，但如果不知道這個數字是從多少人算出來的，它可能幾乎沒有意義。 這背後的算術是這樣的：當一個班只有2–3名應試者時，一個人重考就能讓百分比上下擺動20–50個百分點。當一個班有30–40名應試者時，同樣一次重考只會讓數字變動幾個百分點而已。同一件事，對整體數字的影響卻天差地遠——純粹是樣本數大小的問題，跟學程品質無關。 以下是實際公開數據的樣貌，根據該校自己的多年CALE分析（2021–2025年，加州針灸委員會資料，查核於08/2026）： 這裡的重點不是「小學校=不好的學校」，而是只憑少數幾個人算出來的比率，還不足以當作學程品質的可靠指標；相反地，每年都有數十人應試累積出來的比率，就很難因為偶然而大幅變動。這就是為什麼看這些數字時，誠實的做法是先看N（應試人數），而不是只看百分比。 您是想比較幾間特定學校，還是想先了解整體概況？

為什麼小班人數會誤導判斷？

如果您想用CALE(加州針灸執照考試)合格率來比較中醫學校，會有這種疑慮很正常——單一百分比看起來像個乾淨、客觀的數字，但如果不知道這個數字是從多少人算出來的，它可能幾乎沒有意義。

這背後的算術是這樣的：當一個班只有2–3名應試者時，一個人重考就能讓百分比上下擺動20–50個百分點。當一個班有30–40名應試者時，同樣一次重考只會讓數字變動幾個百分點而已。同一件事，對整體數字的影響卻天差地遠——純粹是樣本數大小的問題，跟學程品質無關。

以下是實際公開數據的樣貌，根據該校自己的多年CALE分析（2021–2025年，加州針灸委員會資料，查核於08/2026）：

學校累計應試人數（2021–2025）累計合格率波動情形
五系中醫藥大學16985.8%每年26–42名應試者——從未低於兩位數
University of East-West Medicine7485.1%每年16–23人，但兩個100%的年度緊鄰兩個68–78%的年度
Academy of Chinese Culture & Health Sciences8883%人數從26降到10，合格率在69%–94%間擺動
California University–Silicon Valley1573.3%平均每年約2人，某年7人的班級讓合格率驟降至42.9%

這裡的重點不是「小學校=不好的學校」，而是只憑少數幾個人算出來的比率，還不足以當作學程品質的可靠指標；相反地，每年都有數十人應試累積出來的比率，就很難因為偶然而大幅變動。這就是為什麼看這些數字時，誠實的做法是先看N（應試人數），而不是只看百分比。

您是想比較幾間特定學校，還是想先了解整體概況？

資料來源

最後審閱:

接著聊下去

Omni 會從這個答案停下的地方接著聊——想問別的，直接改文字即可。