一般人學統計有用嗎?

閱讀時間約 2 分鐘

答案是會。

在網路上,我們常常看到很多化妝影片,素顏跟化妝後簡直判若兩人。沒看過豬走,也吃過豬肉。你不會化妝也沒關係,但如果你完全不知道怎麼化妝,把淡妝誤認成素顏,那可能就很容易被其他人騙了。


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統計跟化妝很像。即使你不懂統計公式,你仍然會受到統計的影響。統計是從數據找出關鍵訊息,並根據訊息做出結論。例如,你可能會看到新聞報導說去年失業率為 4%。這意味著每 100 名勞動力中就有 4 人失業。這個數字是怎麼得來的呢?答案是統計調查。統計學家從所有勞動力中抽取了一部分人進行調查,然後根據調查結果推導出失業率。


統計數據報告可以幫助我們做出更明智的決策。還是用失業率當例子。透過失業率,我們可以了解各個科系的就業情況。如果你正在選擇科系,你可以參考不同系所畢業生近幾年的失業率,而不光只在臉書或 Dcard 發文問大家。比起某個案特例,統計數據通常更加可靠,因為可以描述出整體情況,而某個案特例很可只是少數的例外,換言之,樹大必有枯枝,人多必有白癡。


然而,統計數據報告百百種,很多報告可能只是用來應付上級,又或者拿來帶風向,這些報告就沒有參考價值。下圖就是一個很好笑的幹話,但也是一個很好的統計誤導的例子。你可以不懂統計公式,但你不能完全不去了解統計概念,否則你可能會被統計數據誤導。為了能選出值得參考的統計報告,學習一些基本的統計概念是有必要的。


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關於蒐集、整理和分析數據的統計概念都是非常值得學習的。透過這些統計概念,我們就可以做出自己判斷,學習如何獨立思考。學習統計可以從多學點觀念,少一點公式證明出發。這樣可以避免學了立刻就打退堂鼓。

現在資訊非常發達,不單只能看教科書(我也不建議),科普網站和影片同樣具有非常好的教育意義和娛樂性,我特別推薦Way統計急救箱的沙龍,圖文並茂,用字簡單。以下是一些建議的統計學習方向:

  • 從簡單的統計概念開始學習:平均值、中位數、眾數等。
  • 學習如何判讀統計報告:母樣、抽樣方式和樣本等。
  • 在日常生活中多留意統計的應用:市場調查、疫苗實驗、薪水調查等。





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文章內容以圖像式和步驟化方式,教您如何在各種統計軟體中(例如:SPSS、R和Mplus),執行多種統計方法。此外,我還會分享一些學術和科技新知,幫助您在學術之路上走得更順利。
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在上一篇中,我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中,可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立,本文將簡介其意義和語法。
之前已經說過限制模型,接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議,在 RI-CLPM 中,有許多擴展模型,今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項,本文將介紹此模型構造和語法。
為了測試特定的假設,研究人員為了測試這些假設的可行性,可以考慮決定使用Constraints Model,其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用,以及如何在Mplus執行該模型。
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展,具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。 參考上圖,為了指定 RI-CLPM,我們需要分成四個部分講解。 個體之間(between pa
交叉延宕效果(CLPM)常常模式適配不佳,主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式(RI-CLPM)是傳統的交叉延宕模式的擴展,具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。 交叉延宕效果(CLPM)最大的局限性在於它混合
您的研究遇到了統計分析的困難嗎?我是Dr. Rover,曾發表數篇論文在SSCI和TSSCI期刊當中,並擁有在Computers in Human Behavior (SSCI, IF = 9.9, Q1)擔任Reviewer的經驗。根據您的需求,可以考慮統計諮詢或是代跑方式。
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