Quantitative note~2

Mardi 30 Octobre 2012

資料的中央位置：平均數mean, 眾數mode,中位數 median
資料的分散度：即分布狀況，變異數variance, 標準差σ
回歸分析涉及探討現象背後的因果關係
相關分析則否

量化的研究法是一種科學的研究方法，用在不確定的情況下，所謂不確定，指的是受控制的不確定性

統計學的類型：
敘述統計descriptive statistics~較簡單，將所收集的資料(資料本身)加以紀錄、整理、表現與分析
推論統計inferential statistics~難度較高，將樣本相關的資料推論至母體(例，民意調查)，或是將樣本統計量推論至母體參數的方法
--統計估計(statistical estimation)~純粹反應數值本身代表的意義
--假設檢定(hypothesis testing)~先作假設

母體(population)：約定俗成大寫N表示~由N個具有某些共同特質的元素或個體所組成的群體，是研究人員所要研究觀察的對象的全體集合

樣本(sample)：約定俗成小寫n表示~由母體中抽取n個元素所組成的集合，是母體的一部分，例，全班，全國

抽樣(sampling)：由母體中抽出樣本的過程

簡單隨機抽樣(simple random sampling)：每一元素被抽至樣本的機率皆相等(樂透；民意調查)

代表性樣本(representative sample)：真正能夠代表母體特性的樣本。例，瞎子摸象，抽樣次數越多，抽樣的點越多，會愈趨近真實

母體中的各個元素通常具有不同的特質稱為變數(variable)，變數的數值稱為觀察值(observation)
--變數(variable)一定擺橫的，觀察值(observation)一定擺直的

母體參數(population parameters)：描述母體資料特性的統計測量數，一般簡稱參數或母數。參數是我們想要獲取的，是統計的核心。

樣本統計量(sample statistics)：描述樣本特性的統計測量數，一般簡稱為統計量，通常用來推論母體參數。

估計誤差(error)：樣本統計量與母體參數之間的差異
1.抽樣誤差(sampling error)：來自機遇(chance)、抽樣方法、以及推論方法的不同(沒有錯誤；可以由理論推估其大小)
2.非抽樣誤差(non-sampling error)：人為的失誤造成的誤差。例如，資料抄寫錯誤的失誤。

採用樣本的理由
1.有限的資源
2.毀壞性測驗~如日光燈光(特別是企業界，如測日光燈、輪胎的壽命，無法逐一全數測試))
3.母體難以界定時~如癌症服用某種藥劑的人(或AIDS服用雞尾酒療法，調整配方後的差別)
黑數

統計方法的實施步驟
1.確定問題
2.收集資料
3.審查整理呈現資料
4.分析解釋資料
5.統計推論
1&2的次序非常重要，不要顛倒，先確定問題，再來收集資料