第1部份资料与统计.docVIP

資料與統計 統計學的意義 統計學是一種方法，一種工具。狹義的統計學是指以數字表示的事實或資料 （data）；廣義的統計學是指蒐集、整理、表現、分析及解釋資料，並藉科學的方法，在不確定的情況下，由樣本資料所獲得的結果，來推論母體的性質與事實，從而做出適切決策的一門學科。 學習統計學的目的 日常生活中有很多資料，需利用統計方法來處理，才能變成有用的資訊。 統計方法可以幫助我們有效的處理資料及做決策，提高個人福利。 可協助人們瞭解決策的過程及決策的影響。 商業與經濟上的應用 會計上的應用: 財務上的應用: 行銷上的應用: 生產上的應用: 經濟上的應用: 母體與樣本 母體 母體是由具有某些共同特質(characteristic)的元素(element)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。 樣本是由母體中抽取部份元素而組成的集合，是母體的一部份。 母體參數與樣本統計量 母體參數 母體參數是描述母體資料特性的統計測量數，一般簡稱為參數或母數。參數是我們想要獲取的，是統計的核心。 樣本統計量 樣本統計量是描述樣本資料特性的統計測量數，一般簡稱為統計量，通常用來推論母體參數。 圖1.1 母體與樣本間的關係 統計學的方法 歸納法 歸納法是從某些個別的訊息中獲得一般性的結論。意即利用樣本的資料，以歸納的方法，推論母體參數值。 演繹法 演繹法是使用邏輯推理的方法去推導某些個例的特性的分析法。 1.2 歸納法 圖1.3 演繹法 圖1.4 手機螢幕 壽命的統計方法 圖1.5 統計方法的實施步驟 統計方法的實施步驟 確定問題 首先必須確定問題之所在，及研究分析的目的、對象與範圍。 蒐集資料 針對研究對象、目的進行資料蒐集。在蒐集時應考慮是否有現成合用的資料，蒐集的成本費用如何，蒐集的方式，資料涵蓋的範圍等。 審查整理呈現資料 蒐集到的資料應先審核是否完整、正確、合理與一致，然後利用敘述統計學所介紹的方法進行分類整理，並以文字圖形表格的方式將所獲得的結果呈現出來。 分析解釋資料 根據整理的結果加以分析研究，探討各數值間的相互關係並加以比較。 統計推論 根據步驟所得的結果，來推論母體參數並下結論或做建議。 資料 資料(data)與資料集(data set)? 資料(data)是指經由蒐集、分析、以及彙總而得的事實與數值，可作為說明與解釋之用。 為特定研究目的蒐集的所有資料可稱為資料集合(data set)。 元素(element)指的是資料蒐集的實體 (entities)。 變數(variable)代表元素中某個屬性。 資料是由研究中所蒐集個別元素的所有變數之衡量值，對特定元素所蒐集的一組衡量值就稱為觀察值(observation)。 資料的意義 資料的意義 在一定的時間與空間內，人類的各項活動或大自然的現象等群體中有關人、事或物，依其個體特性來描述或記載的紀錄稱為資料(data)。 統計學所要處理的資料 是群體的、大量的，而非特別的個案。 是可計可量的。 [例] 資料集包含 ? 個元素 變數? 第一個公司 (DeWolfe Companies) 的觀察值為? 資料的種類 依取得的方式 初級資料: 直接由研究人員或資料使用者依研究的目的去調查、觀察或實驗而獲得的資料。 二手資料: 他人所搜集、整理分析的統計資料稱為二手資料或次級資料。 依資料的呈現方式 分組資料: 凡是已經依照統計方法來分類或分組的資料稱分組資料。 未分組資料:資料沒有被分類或分組的稱為未分組資料或稱粗資料（raw data）。 依資料的觀察值 間斷資料: 資料（觀察值）的個數是有限的或個數是無限但可數的，稱為間斷資料）。 連續資料: 資料（觀察值）的個數為無限且不可數的，稱為連續資料。 依資料的性質 質的資料: 凡是不以數值來表示，僅以類別區分的資料，稱為質的資料，又稱為類別資料(categorical data)。 數量資料: 凡是可計數的資料稱為數量資料。 衡量尺度 名目尺度(nominal scale) 當一個變數的資料是用來表示元素屬性的標記或名稱時，我們稱此衡量尺度是名目尺度(nominal scale)。 1.1 的交易所就是名目尺度的變數，因為這個變數的值如 NYSE、AMEX 及 OTC 都是標記，用來表示該公司股票交易的場所。衡量尺度是名目尺度時，資料內容可以是數值符號或非數值符號。 為了方便蒐集資料，以及日後將資料輸入電腦的方便考量，我們可以用 1 來表示股票交易所是 NYSE，2 表示 AMEX，3 表示 OTC。這種情況的 1, 2, 3 是用來表示股票交易所的標記，雖其為數值符號，但仍是名目尺度的資料 順序尺度(ordinal scale) 如果變數的衡量尺度具有名目尺度的