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統計學原理與應用(精華版)

Statistics: Principle and Applications (Concise Edition)

作　　者：邱皓政、林碧芳
出版社別：五南
書　　系：研究&方法
出版日期：2023/11/23(1版1刷)
ＩＳＢＮ：978-626-366-774-7
E I S B N：9786263667709
書　　號：1H9D
頁　　數：440
開　　數：16K
定　　價：580元
優惠價格：522元

投影片(請電洽，僅供老師索取)
題庫(隨書附送)
1H9D_DATA.RAR

→入門最佳指引，善用範例闡述統計原理與公式意義，理論與實務兼備。
→以電腦軟體EXCEL和R實際操作，詳述步驟及方法，應用得心應手。
→附有豐富習題練功，學習成效輕鬆驗收。
→書中範例資料檔，至本公司網站https://www.wunan.com.tw，搜尋書號1H9D，即可找到下載處。

統計是各種科學領域的共同語言，在當代學術舞台上從不缺席。真實世界的問題探討，統計是能夠提供知識與力量的關鍵要角。雲端時代來臨，益發凸顯統計的存在價值。掌握數據就像獲得樸石，但需要熟用統計才能點石成金，在學術界是如此，在實務界亦然。

統計學作為自然與社會科學絕大多數領域的共同必修課，是眾多學者對於學科基本價值的肯定與專業養成需求的共同默契；在教育應用、社心專業、經濟預測、產業發展、商業經營、管理實務乃至於國家治理，統計程序的應用與分析技術的導入已深入各行各業，都是基於問題解決與預測監控的實際需要。

⊙邱皓政
現職：
國立臺灣師範大學企業管理學系特聘教授、教育心理與輔導學系合聘教授	

學歷：
美國南加州大學（USC）心理計量學博士（Ph.D. in Psychometrics）

經歷：
美國聖母大學訪問學者
美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學研究中心統計分析師
國立中央大學、輔仁大學、世新大學副教授
國立臺灣師範大學副總務長、校務研究中心主任、企管系副主任、教學發展中心組長、進修推廣學院測驗與培訓組長
臺灣統計方法學學會理事長、常務監事
中國測驗學會常務理事
臺灣心理學會祕書長
臺灣校務研究專業協會理事、副秘書長
教育部訓育委員會研究專員

著作：
《潛在異質性分析：潛在結構模式與進階應用》
《量化研究與統計分析：SPSS與R資料分析範例解析》
《多層次模式與縱貫資料分析》
《統計學：原理與應用（完整版）》
《貝氏統計》
《結構方程模式》
《量化研究法一二三》
《調查研究方法》（譯）
《多層次模型分析導論》（譯）
《創造力》（譯）
中英文期刊與研討會論文二百餘篇


⊙林碧芳
現職：
臺灣統計方法學學會秘書長
國立臺灣師範大學、輔仁大學、世新大學、東吳大學等校兼任助理教授

學歷：
國立政治大學教育學博士

1.3 統計學的內容是什麼：從五個例子來看
　　在社會與行為科學領域中，對於統計方法有幾種基本的應用方式，以下我們將介紹五種常見的應用範例，並同時介紹一些專有名詞，關於這五種範例與專有名詞的相關細節，將在後面的章節詳細討論。
1.3.1 簡單中卻有大道理：描述統計
　　作為學生的你，願意花多少時間來學統計呢？現在的學生究竟願意花多少時間讀書？這些都是老師們十分關心的問題。如果在速食店隨機找10位學生來問一下，他們可能會回答一個星期花了大約7小時在課業上（平均每天1個小時），這樣的答案對於一般的大學生來說可能已經算是不錯的了，有人可能多一點，十幾個小時，也有人平常都不會讀書，除非要考試了。但是如果拿一樣的問題去問10位老師，他們可能會認為一個星期花14個小時讀書也不為過。
　　現在，有一位統計老師希望透過科學的方法來瞭解這個問題，他編製了一份簡單的問卷，列舉一些關於統計課程學習的問題，然後透過他的朋友協助發放給選修統計課程的學生來填寫，最後回收了將近500份問卷。他發現有15%的學生會進行課前預習，45%的學生會做課後複習，他們練習統計習題的時間，每週平均只有0.8小時，但是花了2.9小時在使用 EXCEL 或統計軟體來做作業，尤其是當統計學是選修課而非必修課時，使用軟體做作業的時間越長，學生課後複習的比率越高。這位老師對於研究結果感到驚訝，因為他自己的統計課並沒有使用到電腦軟體，他認為統計知識的建立一定要從演算中學習。他開始思考是否改變教學方式，因為研究數據透露著，有使用電腦來輔助學習統計的學生，似乎對於課程的滿意度較高，也比較樂意在課後自我學習。
　　前面的例子說明了描述統計的奧妙，它甚至改變了某位老師的教學方式。簡單來說，描述統計（descriptive statistics）是指利用某些運算後的簡單數據來描述一群對象的某些特徵，這個「運算後的簡單數據」稱為統計量（statistic），例如平均數、百分比等，而數據通常來自於一群人、動物、物體或事件，統稱為研究對象。以統計學的術語來說，這一群觀察得到的研究對象就是樣本（sample），而樣本是從母體裡所抽取得到的一個子集合，母體（population）（或翻譯成母群）則是指帶有某共同特徵的一群研究對象的全部。例如在大學當中修統計學的學生可以是一個母體，因為他們擁有一個共同的特徵—在大學修一門相同的課。同樣的，在大學當中教統計的老師也可被認為是一個母體，這些老師不論是系上的專任老師或兼課老師，只要是在大學開課教統計學的老師，都擁有共同的特徵，但是助教就不算是這個母體的一部分，因為他們不是老師，而是協助老師教課的人。
　　描述統計可以說是研究者能夠從手邊資料所得到的最基本的資訊，雖然這些統計量都很簡單，但是卻有大功用，它對我們所蒐集的資料提供了客觀的摘述，並可以利用圖表來讓人們輕易的理解資料所帶有的訊息，因此又稱為資料視覺化（data visualization）。關於描述統計的相關細節，我們會在第三章至第五章進行討論。
　　然而，描述統計的功能也是有所限制的，例如它們無法獲知數據之間的相互關係，也無法瞭解不同狀況下的數據差異的意義。例如當統計課是必修或選修課時，學生學習的狀況是否「真的」有所差別？使用軟體來協助教學是否「真的」會提高學生的學習興趣？如果僅看粗略的描述統計量，並無法得知自主學習與課程的教學方式是否有關，而學生們願意多花時間讀書的確實原因為何也不得而知，所以需要推論統計來協助我們。
1.3.2 由小看大、見微知著：統計推論
　　前面描述統計的例子中，我們曾經舉例：在速食店隨機找10位學生調查得知平均每週讀書時間是7小時，那麼這句話到底能不能反映大學生的現況呢？也就是說，這10位學生的統計數據是否能夠推論到具有相同特徵的所有大學生的這個母體呢？此外，那位認真的統計老師調查500位學生所得到的「每週平均花費2.9小時使用軟體來做作業」這一句結論，是否就是現在學生學習統計的普遍狀況？
　　描述統計量只能反映我們從一個樣本裡所蒐集的測量數據是什麼，並無法得知我們沒有掌握的資料會如何。顯然一個樣本所得到的資料並不能代表全體，但是為了得到更全面的結果，研究者必須進行統計推論，從手中所獲得的樣本資訊（掌握已知）來對其所出自的母體得出結論（推論未知），而統計推論（statistical inference）就是利用樣本資訊來推知母體狀態的過程。
　　首先，為了確保樣本能夠反映母體，樣本的獲得必須遵循一定的規則，最常見的抽樣方式是隨機抽樣（probability sampling），也就是從母體中以某種隨機方法挑選成員，母體中的每一個成員都有相同的機率被選擇作為樣本，而且每個被挑選的成員彼此是相互獨立且不互相影響，此時所建立的樣本可稱為隨機樣本（random sample）。利用隨機樣本所獲得的資料所計算出描述統計量（例如10位學生平均每週讀書7小時），得以用來推論母體的狀況，此一被推論的母體特徵被稱為參數（parameter），例如大學生每週平均讀書幾小時。有很多常見的以描述統計量來推論母體參數的例子：
　　→大學畢業新鮮人平均起薪是28K（從徵才網站的數據推論初入職場者）。
　　→上班族每天花23分鐘通勤（從某次調查的經驗數據推論一般上班族）。
　→臺灣地區平均每戶成年人數為2.53人（從政府訪查數據推論全臺地區）。
　　→臺灣民眾每月在便利商店的消費為8,050元（從某連鎖超商的數據推論全體）。
　　以上每個數值都是從樣本或某特定資料來源所獲得的描述統計所估計而來的參數。我們不可能去一一詢問每一個大學社會新鮮人的起薪是多少，或是去調查每一個上班族每天花多少時間通勤，因此每個數值都是母體的估計值。關於估計的原理與方法，將在第六章進行討論。

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