統計學基礎：解密數據的語言
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
統計學是一門強大的學科，它幫助我們理解和解釋數據，並作出合理的決策。無論你是在職場上需要處理數據，還是在個人生活中想更好地理解統計報告和研究，統計學基礎都是一個重要的知識領域。在這篇文章中，我們將探討統計學的基本概念，幫助你開始解密數據的語言。
1. 什麼是統計學？
統計學是一門研究如何收集、分析、解釋和呈現數據的學科。它有助於我們瞭解數據中的趨勢、變化和相關性，並幫助我們做出基於數據的決策。統計學在各個領域都有廣泛的應用，包括商業、科學、醫學、政府和社會科學。
2. 基本統計概念
a. 數據集
數據集是收集到的一組數據點或觀測值的集合。數據可以是數字、文字或其他形式的信息，它們用來描述某種特徵、事件或現象。
b. 平均數、中位數和眾數
- 平均數： 所有數據點的總和除以數據點的個數，它代表了數據的平均值。
- 中位數： 數據按大小排序後，位於中間位置的值，它代表了數據的中間值。
- 眾數： 數據中出現最頻繁的值，可以有一個或多個眾數。
c. 標準差和變異數
- 標準差： 衡量數據集中數據點與平均數之間的差異程度，標準差越大，數據越分散。
- 變異數： 標準差的平方，用來描述數據的變異程度。
3. 抽樣和總體
統計學中，我們經常需要使用抽樣來代表整個總體。總體是我們想要研究的全部群體，而抽樣是從總體中選擇的子集。良好的抽樣方法可以確保抽樣數據的代表性，使我們可以就總體做出合理的推斷。
4. 假設檢驗
統計學還包括假設檢驗，它用來評估我們對總體的假設是否成立。假設檢驗通常包括設立一個虛無假設和一個對立假設，然後使用數據來評估虛無假設的可信度。
5. 學習和實踐
要學習統計學，你可以參加在線課程、閱讀統計學教材，或者使用統計學軟件工具來進行實際分析。在日常生活和工作中，你也可以運用統計學的知識來更好地理解數據報告和研究結果，做出更明智的決策。
統計學基礎是一個強大的工具，可以幫助你更好地理解數據並作出基於事實的決策。無論你的背景如何，這些基本概念都將對你在不同領域的工作和生活中都有所幫助。希望這篇文章幫助你入門統計學的世界，並開始解密數據的語言。
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一般來說，當我們想要知道對於某件事，大眾的普遍想法時，我們可能會透過調查的方式，得到想要的答案。也就是說，我們可能透過問卷或者是電訪的方式，直接收集所要的母體資料。舉個例子來說，在總統選舉時，當侯選人舉辦政見發表會後，為了
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這些平均方式可能是用在績效的結果，也可能是用在分析財務報表。
這些統計有時候差之毫釐、失之千里，我們在理解不同的統計分析跟看其結果時，不可不慎。
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這篇其實有點像是一個過渡，是將前面的概念銜接到下一篇t分數之間的過程，也可以說是稍微解釋一下t檢定怎麼發展出來的。
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在本文中，我們將介紹樣本和母體的概念，以及它們對民調結果的影響。我們還將提供一些在閱讀民調報告時的注意事項。
會，因為日常生活中充斥著各式統計報告，若不懂統計，容易被誤導。具有統計概念可以幫助我們找出對的統計報告，做更明智的做出決策。一般人可以先學習如何判讀統計報告和留意統計的應用開始，培養如何獨立思考。
接續上一篇，繼續來講如何從常態分布的機率進行假設檢定，進而推論母體的平均數吧！
這篇會提到否證的邏輯、魔法數字0.5以及統計檢定到底是什麼這三個主題。
當開啟試算表（EXCEL等）的累加（SUM）及離散度，標準差（STDEV）的運算功能後，逐一統計的累進報票式選票統計表就可以退休了，而且全國一萬七千多所的數據不待一所所列出，就可以用較小選區（例如嘉義市198所，宜蘭縣431所等）的統計過程證明統計結果都是正確的，尤其是將計算式列出（隱藏前面的
本課程為臨護所碩開設，學分為2學分。課程內容包括統計學概論、敘述統計學、電腦在統計上之應用、資料準備、統計推論等。學期作業、考試、評量佔30%至40%，生物統計是基本功，大家加油！
在上一篇文章解釋了常態分布怎麼幫助我們計算事件發生的機率，而更之前也看過了抽樣分布是如何形成常態分布的過程，現在就要利用這兩件事情來慢慢帶出什麼是統計學中的「假設檢定」了。
第一堂學生創新團隊的點評
我們的統計在社會科學裡面，它到底是怎麼樣產生的，我們今天要算這個統計學，要送統計，他們本身要有Raw data，這樣才有辦法進行運用，如：我們要怎麼算平均身高如下是：
「全部身高」除以「人數」等於 每個人幾公分
所以我們要設計如何用電腦計算 ，要「input」
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