統(tǒng)計(jì)在現(xiàn)代社會(huì)所扮演的角色-文庫(kù)吧
2025-05-13 00:33 本頁面
【正文】 ◎ 直到18世紀(jì)左右，主要偏向數(shù)據(jù)與圖形顯示的范圍，即所謂敘述統(tǒng)計(jì)學(xué)(Descriptive Statistics)將資料予以分析后，用數(shù)據(jù)、模式或圖表陳示出來?！?19世紀(jì)末和20世紀(jì)初，演變包括數(shù)據(jù)的解釋、數(shù)據(jù)分析歸納、更精確的估計(jì)與檢定結(jié)果、與模式建構(gòu)等，即所謂推論統(tǒng)計(jì)學(xué)(Inferential Statistics)或分析統(tǒng)計(jì)學(xué)(Analytic Statistics)由隨機(jī)描樣，經(jīng)樣本統(tǒng)計(jì)量去推論母體參數(shù)，或檢定母體參數(shù)。對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)則有趨勢(shì)分析、建構(gòu)模式與預(yù)測(cè)的功能?，F(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)大師 Karl Pearson, (18751936)介紹簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)量，如眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差及相關(guān)系數(shù)，尤其回歸分析觀念和卡方檢定都為其貢獻(xiàn)。 R. A. Fisher, (18901962)提出小樣本統(tǒng)計(jì)方法，并建立一致性、有效性、充分性、最大概似法等，提出實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，另其對(duì)常態(tài)分配和t分配的理論與應(yīng)用都有極大貢獻(xiàn)。 J. Neyman, (18941981) and Egon Pearson, (1895)在估計(jì)與檢定方面提供理論基礎(chǔ)，如提出型I、型II誤差及檢定力、信賴區(qū)間等觀念。 A. Wald, (19021950)統(tǒng)計(jì)決策理論之始祖。數(shù)學(xué)、社會(huì)科學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)之關(guān)系上游數(shù)學(xué)(原料提供者)中游統(tǒng)計(jì)(產(chǎn)品生產(chǎn)者)下游社會(huì)科學(xué)(產(chǎn)品消費(fèi)者)做統(tǒng)計(jì)工作時(shí)，須注此意數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)不同之處 『100/300 = 1/3』，數(shù)學(xué)式100/300 = 1/3是恒等式，但在統(tǒng)計(jì)卻有不同的意義。如于一母體中抽3人，其中有1人是男生，則男生所占樣本的比例是1/3，如此可能無證據(jù)說明此母體中的男女生比例不是各占一半；但倘于此母體中抽300人，其中有100人是男生，則男生所占的樣本比例為1/3，如此已有證據(jù)說明此母體內(nèi)男女生比例不是各占一半。 『49/100 185。 1/2』，在數(shù)學(xué)上此式是對(duì)的，但在統(tǒng)計(jì)檢定時(shí)，倘于此母體中抽100人，其中有49人是男生，則男生所占的樣本比例為49/100，雖然49/100 185。 1/2，但可能無足夠證據(jù)說明此母體內(nèi)男生比例不是1/2的結(jié)論。統(tǒng)計(jì)計(jì)算常用軟件 『Excel、Minitab、Matlab』、SAS、SPSS、Statistica 統(tǒng)計(jì)資料的整理與描述研究自然或社會(huì)現(xiàn)象，首先要搜集相關(guān)的統(tǒng)計(jì)資料。接著對(duì)所搜集的資料進(jìn)行處理描述，并制作統(tǒng)計(jì)圖表，以簡(jiǎn)潔、有系統(tǒng)的方式，陳示說明數(shù)據(jù)的主要內(nèi)容與特性，使之一目了然。藉由統(tǒng)計(jì)資料去了解母體的特性(參數(shù))，常用代表集中趨勢(shì)的統(tǒng)計(jì)量，如樣本的平均值；與代表離散的統(tǒng)計(jì)量，如樣本的變異數(shù)或標(biāo)準(zhǔn)差。此即敘述統(tǒng)計(jì)量。(Measures of Central TendencyLocation)(Measures of DispersionScale) 統(tǒng)計(jì)資料的搜集 一般數(shù)據(jù)依性質(zhì)可分為：連續(xù)型數(shù)據(jù)與離散型數(shù)據(jù)1. 連續(xù)型資料(Continuous Data)：如量測(cè)身高、體重、容量、重量、長(zhǎng)度等數(shù)據(jù)，它是一種計(jì)量尺度(Metric Sacle)，而且理論上可以量到小數(shù)點(diǎn)以下幾位的數(shù)據(jù)。2. 離散型資料(Discrete Data)：它是一種計(jì)數(shù)尺度，又細(xì)分三型類別尺度、順序尺度、比率尺度。(1) 類別尺度(Nominal Scale)依數(shù)據(jù)性質(zhì)分類并給予特別數(shù)值或代號(hào)。如女性= 0、男性= 1；合格= ○、不合格= ；紅色= 黃色= 藍(lán)色= 3。此類別表示之?dāng)?shù)值或記號(hào)只區(qū)分類別，沒有大小、順序或比率關(guān)系。其僅能計(jì)算某類別代號(hào)出現(xiàn)的次數(shù)或頻率，其計(jì)算平均數(shù)則無意義。(2) 順序尺度(Ordinal Scale) 依數(shù)據(jù)的重要性、強(qiáng)弱、好壞程度區(qū)分，給予大小不等的數(shù)值。如小學(xué)= 中學(xué)= 大學(xué)= 研究所= 4；很便宜= 便宜= 一般= 貴= 很貴= 5。此類別雖在等第上有好壞、高低之分別，但無從比較差距。(3) 比率尺度(Ratio Scale)以某一特定對(duì)象為基準(zhǔn)，其它現(xiàn)象相對(duì)于此一標(biāo)準(zhǔn)的比值。例如，經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)率、人口成長(zhǎng)率。 數(shù)據(jù)處理與展示統(tǒng)計(jì)圖表人類辨識(shí)影像圖形的能力，一般優(yōu)于辨識(shí)數(shù)字與文字。千言萬言的說明敘述，有時(shí)反不及圖表的效果。『字不如表，表不如圖』。制作統(tǒng)計(jì)圖表，即以簡(jiǎn)潔、有系統(tǒng)的方式，陳示說明數(shù)據(jù)的主要內(nèi)容與特性，使之一目了然。常用統(tǒng)計(jì)圖表(a) 次數(shù)分配或
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