統計 第一章 序論

第一節 統計學的意義

1. 描述統計學

• 注重資料整理、分析、展示與解釋
• 出處是母體而不是樣本

2. 推論統計學

• 透過整理與分析，藉此推論母體的狀況
• EX: 1萬個燈泡的檢測，樣本必須「充分代表」母體，也就是要隨機取樣，差異性不能太大

3. 樣本數要多大?
見仁見智，求準，樣本就要大。

第二節 變項的分類

1. 質的變項(類別變項)

• 數字無分大小等區別，如宗教、性別
• 必是間斷變項

2. 量的變項

• 如人數、身高等，數字具有量的意義
• 間斷變項：如班級人數，他必是整數
• 連續變項：兩數之間可能有第三數的存在，如身高

3. 其他變項分類
實驗研究：自變項、依變項

第三節 四種測量量尺

1. 名義量尺
性別男1女2，月份1~12(除非限定年份，否則無計算意義)，數字只是代號，沒有順序的差別。

2. 順序量尺

• 有著大小意義
• 如成績90>89，但他不構成等距的條件。因89與88也是差1，但這兩者的1無法描述期間的差異。
• 又如李克特氏量表，非常不同意到非常同意由1~5表示，這也只是順序量尺

3. 等距量尺

• 等距量尺不僅有順序意義，還有差距意義。
• 如攝氏11>10，10>9，這兩者差1度是等量的。

4. 比率量尺

• 最高階的量尺
• 除了有順序、等距意義外，還有「自然零點」。
• 如身高200 cm是100cm的兩倍，換算成其他公制，還是差兩倍
• 但寬鬆一點的說法，如果有個共識基礎，等距量尺就是比率量尺，如溫度雖然會隨公制不同而有差異，但如果共識為攝氏0度，這樣也能達成自然零點的條件

嚴格來說，凡是會使用到平均數和標準差的統計，都不可以使用順序量尺(如智力、成績)。