　　平均數、標準差、標準分數等等，都是用在單一群分數上的統計。不過在現實中，大多數時候我們不只想看一群分數，更想要看很多群分數之間的關聯性。
這篇與下一篇當中，就會介紹最常用來看關聯性的統計技術──共變數與皮爾森積差相關。



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大學念文組，碩士班的報告突然要用統計了怎麼辦？沒學過統計怎麼寫量化學位論文？跟著統計書操作都沒問題，但報表都不知道在講什麼，也不知道做的分析到底對不對？作者在應用統計的路上跌跌撞撞也差不多十年了，希望有些心得可以幫助到有這些困擾的你。

如果看過上一篇還不太確定共變數要怎麼計算，這篇會用圖像的方式來進行解釋，最後也會提及共變數的小缺點。

<div class="draft-block draft--p left">哇，圖解真的很酷</div>

　　雖然多數人應該都知道平均數是什麼，也會計算平均數，不過平均數是統計當中非常常使用的統計量，因此還是做一些基本的介紹吧。
　　順便趁這機會解釋一下令人頭痛的數學公式用白話文說起來是什麼。


在知道平均數與標準差之後，就可以進一步了解什麼是所謂的「標準分數」了。
標準分數的重要用途是可以幫助我們比較不同單位、不同分散程度的數值。
以概念來說，跟百分等級（PR）有點類似的味道吧。
標準分數在後續的統計當中也很常會出現的。

　　雖然平均數可以拿來代表一群數值，但一整群數字之中還有另一個很重要的資訊，那就是這群數字有多分散。而變異數 (variance) 或標準差 (standard deviation，簡寫為SD) 就是在描述一群數字的分散程度。

<div class="draft-block draft--p left">謝謝這篇文章，真的幫到我這個在統計苦海中浮沉的人</div>

搞不懂變數的類型，統計就註定要跑失敗的。
至少要知道名義、次序與等距變數，未來選擇統計分析時才會有正確的結果。

　　在回答過關於統計的問題裡面，有許多問題真正的癥結點其實不在統計能力上。所以就先從一些前情提要的觀念開始寫吧～

　　先搞懂統計才能做研究？量化與質化研究是什麼？顯著就是一切嗎？數學要很好才能學統計？這篇文章裡面都有討論。


最開始的想法其實只是想寫點筆記。

碩士畢業之後，隨著大數據的風潮而開始認真學起了統計學，過程中逐漸也弄懂了不少以前一知半解的事情。時常有著「當時要是有人告訴我這些就好了啊～」的感嘆，很怕自己沒寫下來就忘了，所以想記錄起來。


<div class="draft-block draft--p left">看到同樣是心理統計的作者，覺得感動</div>

　　在跑統計前的二三事─量化研究常見迷思 當中提到了一些量化研究的常見迷思，這篇想要簡單提一下跟統計有關的方法學子領域。
　　為什麼要提這個呢？因為有時候看起來像是統計的問題，其實在統計學裡面不一定能找到答案。如果不知道這類型的問題屬於哪個領域，就會連怎麼找資料都做不到。

通常討論標準差都會用面積的方式來解釋，不過有天我想也許可以用空間來解釋。
但這樣解釋對於標準差和變異數的理解似乎並不完整，可以當個有趣的觀點看看就好。