文組都會的簡明統計學 - 城邦阅读花园


	難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師，不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！　　近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。　　可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？　　「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」　　「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」　　「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」　　所有關於統計學的基礎提問，就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！　　◆第1天：歡迎來到統計學的世界　　相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。　　奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？　　課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。　　認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。　　◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走　　在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說，在在考驗我們的「數據素養」。　　提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。　　學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！　　◆第3～4天：掌握資料的感覺　　統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。　　從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。　　◆第5天：使資料視覺化呈現　　這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。　　同時我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。　　◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料　　如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？　　讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！　　從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？　　本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！　　統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。　　歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號！本書特色　　◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。　　◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。　　◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。


	目錄 ◎前言 ◎登場人物介紹 ▌第1天歡迎來到統計學的世界 ⚫︎第1堂課：統計學是什麼樣的學問？・近百年來大幅發展的學問・什麼場合會用到統計學・醫學和心理學也廣為運用・統計學一點也不簡單！・提升數據素養！・統計學分為兩種類型・近年來盛行的「貝氏統計學」是什麼？ ⚫︎第2堂課：統計學有各式各樣的分析方法・代表性分析方法① 複迴歸分析・代表性分析方法② 邏輯斯迴歸分析・代表性分析方法③ 主成分分析 ⚫︎第3堂課：千萬別陷入「大數據」的迷思中！・只要有大數據，任何問題都能解決⋯⋯？・數據驅動經營的困難點・通過這本書來提升數據素養吧！ ❖第1天課程學到的內容 ▌第2天別被「模擬調查」牽著鼻子走！隨機抽樣法 ⚫︎第1堂課：調查的可信度就以「隨機抽樣法」來決定！・千萬別被「模擬調查」給騙了！・想做到值得信賴的調查，就用「隨機抽樣法」！ ❖高橋老師對數字的觀點▸▸對圓餅圖持保留態度⋯⋯ ⚫︎第2堂課：瞭解四種隨機抽樣法！・從所有人當中隨機抽出的「簡單隨機抽樣法」・分層之後再抽出的「分層抽樣法」・分成兩個階段抽出的「兩段抽樣法」・分層＋兩段的組合技「分層兩段抽樣法」・知道真相的只有母體・什麼是隨機分配？・評論經濟的危險 ❖第2天課程學到的內容 ▌第3天掌握資料的感覺！數值資料篇 ⚫︎第1堂課：看到資料，第一步是先掌握感覺！・學習資料處理的基礎・「掌握資料的感覺」是什麼意思？・資料可以分為兩種類型 ⚫︎第2堂課：試著將「資料的分散程度」數值化・「平均」就是讓資料「變得勻稱」・以平方和、變異數、標準差來判斷「分散程度」・以平均數為基準點的「平方和」・消除平方和的缺點！「變異數」・只是把變異數開根號！「標準差」・平方和、變異數、標準差──統計學的幕後要角！・推論統計學使用的「不偏變異數」・消除平均數的缺點！「中位數」 ⚫︎第3堂課：其實近在你我身邊？資料的「標準化」・統一資料規格的「標準化」・標準化值原來就是那個數字！ ❖專欄漫畫▸▸高橋老師的資料超整齊！ ❖第3天課程學到的內容 ▌第4天掌握資料的感覺！類別資料篇 ⚫︎第1堂課：掌握類別資料，就從「比例」抓住感覺！・類別資料的掌握方法非常簡單！・試著將平方和轉換・輕鬆掌握類別資料！・二進位資料可以作為數值資料來處理！・這個統計方法是錯誤的！ ❖高橋老師對數字的觀點▸▸從統計觀點看「積極參與投票」的必要性 ❖第4天課程學到的內容 ▌第5天使資料視覺化！常態分布 ⚫︎第1堂課：資料變得一目瞭然！直方圖與機率密度函數・首先利用「次數分配表」來製作「直方圖」・機率密度函數的曲線和橫軸包夾的面積為1 ⚫︎第2堂課：試著瞭解最重要的常態分布！・記住最重要的機率密度函數・是否存在和常態分布一致的資料？・特別的常態分布──標準常態分布・掌握標準常態分布的特徵・面積＝比例＝機率・機率密度函數的硬性定義 ❖專欄漫畫▸▸有看沒有懂的希臘字母 ❖第5天課程學到的內容 ▌第6天實踐！試著估計母體的比例 ⚫︎第1堂課：根據樣本資料來估計母體的比例！・根據樣本資料得知母體情況・推導信賴區間的公式・只調查一次的信賴區間值得信賴嗎？・樣本人數、信賴區間與信賴水準的關係・為什麼主流媒體都不會報導「信賴區間」？ ❖第6天課程學到的內容 ▌第7天實踐！嘗試進行複迴歸分析 ⚫︎第1堂課：試著充分瞭解迴歸分析！・什麼是迴歸分析？・代入公式，就能計算迴歸方程式！・如何解釋迴歸方程式？・什麼是實測值、預測值和殘差？・什麼是判定係數？ ❖高橋老師對數字的觀點▸▸長條圖的使用禁忌 ⚫︎第2堂課：試著充分瞭解複迴歸分析！・複迴歸分析，迴歸分析的進階版・統計學並非萬用的魔法 ❖第7天課程學到的內容 ▌補講什麼是統計假設檢定？・在結束所有課程之前・推論假設是否正確 ◎後記 ◉附錄迴歸方程式的推導