～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～

從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！

 

【本書特色】

◎ 8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。

◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。

◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

 

大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。

店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是──

到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？

 

小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。

可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。

「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」

那麼，要如何從「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？

 

◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆

現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。

可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。

然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？

本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。

 

Part 1高度相關，還是低度相關？

統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？

 

Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！

統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸

除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」

 

Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？

統計關鍵字►相關矩陣、因素分析

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？

 

本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。

上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。

下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。

期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資訊素養能力。

向後千春

　　1958年出生於東京都。早稻田大學人文科學學術院教授。1989年早稻田大學文學研究科博士後期課程（心理學專業）學分取得退學，取得東京學藝大學教育學博士。專業為以心理學為基礎的教學設計（教學系統設計，Instructional Design）。

 

冨永敦子

　　1961年出生於長崎市。公立函館未來大學元學習中心教授／技術作家。2012年早稻田大學研究所人文科學研究科博士後期課程結業，取得早稻田人類科學博士學位。專業為寫作。

▌第1章　想瞭解最高氣溫和顧客人數的關係——散佈圖與相關

　1-1 調查最高氣溫與顧客人數

　　・有多少客人上門光顧？

　　・把資料輸入Excel

　1-2 製作散佈圖

　　・雖說是粗略的圖表⋯⋯

　　・利用Excel製作散佈圖

　1-3 散佈圖的模式

　　・從散佈圖觀察到的事實

　　・散佈圖的模式

　　・仔細檢視散佈圖

❖column　浴池溫度和舒適感具相關性嗎？

◉確認測驗

 

▌第2章　想瞭解相關的強度——相關係數

　2-1 調查相關的強度

　　・高度相關？低度相關？

　2-2 計算相關係數

　　・希望用數值來判斷相關性！

　　・計算相關係數

　2-3 相關的強度

　　・強度的標準是什麼？

　2-4 思考相關係數的意義

　　・相關係數介於－1到＋1之間

　　・偏差積之和具有什麼意義？

　　・為什麼要用偏差積的平均除以標準差？

❖column　注意離群值！

◉確認測驗

 

▌第3章　那個相關係數有意義嗎？——無相關檢定

　3-1 調查樣本的相關係數

　　・居然得分析500份問卷⋯⋯

　　・母體和樣本

　3-2 無相關檢定

　　・可以認為存在相關性嗎？

　　・無相關檢定

　　・為什麼要建立虛無假設？

　3-3 根據樣本數得到的臨界值

　　・樣本數未必總是相同

　　・從臨界值表格中注意到的事

❖column　顯著水準是由誰決定？

◉確認測驗

 

▌第4章　希望利用最高氣溫預測顧客人數——迴歸線

　4-1 在散佈圖上畫線

　　・迅速預測上門的顧客人數

　4-2 迴歸線的原理

　　・煩惱不已時的迴歸大作戰

　　・迴歸線的原理

　4-3 計算迴歸線

　　・如何計算出這條直線

　　・迴歸線的計算公式

❖column　相關關係和因果關係

◉確認測驗

 

▌第5章　想瞭解最低氣溫和顧客人數的關係——偏相關

　5-1 另一種相關

　　・和最低氣溫相關嗎？

　5-2 偏相關

　　・什麼是偏的相關？

　　・計算偏相關係數

　　・偏相關係數的解釋

　5-3 另一種偏相關係數

　　・假若排除最低氣溫的影響？

　5-4 回頭檢視偏相關

　　・再一次從其他角度確認偏相關

❖column　透過偏相關，準確掌握相關關係

◉確認測驗

 

▌第6章　希望從最高和最低氣溫來預測顧客人數——複迴歸

　6-1 偏迴歸係數

　　・不能根據兩種資料來預測顧客人數嗎？

　　・偏迴歸係數

　6-2 用兩個變數預測的簡單線性迴歸模型

　　・希望只用兩個變數來預測！

　　・複迴歸模型的計算方式

　6-3 利用複迴歸模型來計算顧客人數

　　・預測的顧客人數有多少？

　6-4 複相關係數

　　・信賴度有多少？

　　・複迴歸模型的總結

❖column　對複迴歸分析的擴展

◉確認測驗

 

▌第7章　和冰淇淋的喜好有相關性嗎？——相關矩陣

　7-1 整理多變量資料

　　・獨生子女偏好牛奶口味？

　　・多變量資料

　7-2 整理變數

　　・有沒有分類的好辦法？

　7-3 計算相關矩陣

　　・什麼是相關矩陣？

　　・使用函數計算相關係數

 

▌第8章　冰淇淋的喜好該如何分類？——因素分析

　8-1 因素分析的觀念

　　・把冰淇淋的喜好描繪成地圖

　　・因素分析的觀念

　8-2 特徵值

　　・必須使用專業軟體進行因素分析

　8-3 因素負荷

　　・觀察影響的程度有多大

　8-4 旋轉

　　・是什麼的共同因素？

　　・試著以13種冰淇淋的資料進行因素分析

　8-5 簡單結構

　　・如何變成簡單的模式？

　8-6 因素分數

　　・計算分數

❖column　什麼是因素分析的軸？

 

◉確認測驗解答範例

◎索引