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　　统计是各种科学领域的共同语言，在当代学术舞台上从不缺席。真实世界的问题探讨，统计是能够提供知识与力量的关键要角。云端时代来临，益发凸显统计的存在价值。掌握数据就拥有宝藏，但需要熟用统计才能点石成金，在学术界是如此，在实务界亦然。

　　统计学作为自然与社会科学绝大多数领域的共同必修课，是众多学者对于学科基本价值的肯定与专业养成需求的共同默契；在教育应用、社心专业、经济预测、产业发展、商业经营、管理实务乃至于国家治理，统计程序的应用与分析技术的导入已深入各行各业，都是基于问题解决与预测监控的实际需要。

本书特色

　　融合数学的理性与文字的感性。说明力求平实流畅、简明易懂。
　　各章节使用单一范例故事进行串联，强化概念与具体事例的整合。
　　详列统计软体操作步骤与结果解析，不仅见证统计原理于报表中，让读者在统计分析上更得心应手 。

作者简介

邱皓政

　　美国南加州大学心理计量学博士
　　国立台湾师范大学管理学院副教授

林碧芳

　　国立政治大学教育学博士
　　台湾统计方法学学会教育训练处主任
　　国立台湾师范大学、东吴大学、世新大学兼任助理教授

许碧纯

　　美国康乃尔大学社会学博士
　　中国文化大学社会福利学系助理教授

陈育瑜

　　天主教辅仁大学心理学系博士候选人
　　桃园创新技术学院幼儿保育学系讲师

序
第一章 统计学概论 1
第二章 科学研究与数据 15
第三章 次数分配与统计图表 37
第四章 描述统计与标准分数 69
第五章 机率与机率分配 113
第六章 抽样与估计 161
第七章 假设检定的原理与应用 207
第八章 实验设计与变异数分析 259
第九章 多因子变异数分析 307
第十章 共变数分析 373
第十一章 相关分析 403
第十二章 回归分析 431
第十三章 多元回归分析 461
第十四章 调节回归与中介回归 497
第十五章 无母数检定：类别资料分析 537
第十六章 无母数检定：等级资料与关联分析 577
附录A-D 631
索引 647
课后解答 685
文献 723

1 . 3 统计学的内容是什么：从五个例子来看
在社会与行为科学领域中，对于统计方法有几种基本的应用方式，以下我们将介绍五种常见的应用范例，并同时介绍一些专有名词，关于这五种范例与专有名词的相关细节，将在后面的章节详细讨论。

1.3.1 简单中却有大道理：描述统计
关于各位读者，有一个值得探讨的问题，是你愿意花多少时间来学习统计？
先不谈统计学，现在的学生究竟愿意花多少时间读书就很值得关心。如果在速食店随机找10 个学生来问一下，他们可能会认为一个星期花7 小时在课业上就已经不错了，有人多一点十几个小时，也有人平常都不会读书，除非有考试。但是如果拿一样的问题去问10 个大学老师，他们可能会认为一个星期花14 个小时读书也不为过。

现在，有一位统计老师希望透过科学的方法来了解这个问题，他编制了一份简单的问卷，列举一些关于统计课程学习的问题，然后透过统计学会里面的朋友协助发放给选修统计课程的学生来填写，最后回收了将近500 份问卷，他发现有15% 的学生会进行课前预习，45% 的学生会做课后复习，他们练习统计习题的时间每週平均只有0.8 小时，但是花了2.9 小时在使用统计软体来做作业，尤其是当统计学是选修课而非必修课时，使用软体做作业的时间越长，学生课后复习的比率越高。这位老师对于研究结果感到惊讶，因为他自己的统计课并没有使用统计软体，他认为统计知识的建立一定要从演算中学习。他开始思考是否改变教学方式，因为研究数据透露着，有使用电脑来辅助学习统计的学生似乎对于课程的满意度较高，也比较乐意在课前课后自我学习。

前面的例子说明了描述统计的奥妙，它甚至改变了某位老师的教学方式。简单来说，描述统计descriptive statistics）是指利用某些简单的数字来描述一群对象的某些特征，这个「简单的数据」称为统计量(statistic），而数据通常来自于一群人、动物、物体或事件，统称为研究对象。以统计学的术语来说，这一群研究对象就是样本（sample），而样本是从母体里所抽取得到一个子集合，母体（population）则是指带有某共同特征的一群研究对象的全部。例如，在大学当中修统计学的学生可以是一个母体，因为他们拥有一个共同的特征，是在大学四年间都要修一门相同的课。同样的，在大学当中教统计的老师也可被认为是一个母体，这些老师不论是系上的专任老师或兼课老师，只要是在大学开课教统计学的老师，都拥有共同的特征，但是助教就不算是这个母体的一部份，因为他们不是老师，而是协助老师教课的人。

描述统计可以说是研究者能够从手边资料所得到的最基本的资讯，虽然这些统计量都很简单（例如平均数或标准差），但是却有大功用，它对我们所蒐集的资讯提供我们客观的摘述，关于描述统计的相关细节我们会在第三章与第四章进行讨论。然而，描述统计也是有所限制，例如它们无法获知数据之间的相互关系，也无法了解不同状况下的数据差异的意义。例如当统计课是必修或选修课时，学生学习的状况是否真的有所差别？使用统计软体来协助教学是否真的会提高学生的学习兴趣？如果仅看粗略的描述统计量，我们并无法得知自主学习与课程的教学方式是否有关，而学生们愿意多花时间读书的确实原因为何也不得而知。所以我们需要推论统计来协助我们。

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