統計分析流程

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1、第一章統計分析基本概念1-1基本概念抽樣無法實際統計描述每位顧客消費次數？次消費金額？元推論每位顧客消費次數4.73次/月消費金額220元/次母體參數樣本統計量1.母體(population)研究人員所要研究觀察的對象的全體集合，由一群具有某種共同特性的基本單位所組成的一個群體。2.樣本(sample)樣本是由母體中抽取部份元素而組成的集合，是母體的一部份。根據樣本提供的資訊來瞭解母體，因此樣本必須具代表性。3.樣本統計量(statistic)是描述樣本資料特性的統計測量,一般簡稱為統計量，通常用來推論母體參數。如，樣本

2、平均數和標準差。4.母體參數(parameter)是描述母體某一屬性或變數的數值，一般簡稱為參數或母數。是研究人員統計分析的核心。如，母體平均數和標準差。5.敘述統計(DescriptiveStatistics)包括搜集、整理、表現、分析與解釋資料。意即討論如何搜集調查資料，以及將所獲得的資料，加以整理表現與解釋分析。又稱為資料分析。6.推論統計(InferentialStatistics)將描述統計中由樣本資料所獲得的結果，將之推論至母體，或由樣本統計量推論母體參數的方法。又稱為歸納統計。1-2抽樣方法抽樣方法樽率抽樣

3、非檎舉抽礒1.機率抽樣法(probabilitysampling)(1)簡單機率抽樣其基本原則是母體中的每個元素均有相同的機率被抽中，其作法是針對所有母體的樣本做編號，再透過亂數表,機地抽取每一個樣本。應用最多的是在電話訪問，也可以應用在郵寄問卷上。(2)系統隨機抽樣是將母體的所有元素依序排列，然後分成許多間隔，每隔若干單位抽取一個O(3)分層隨機抽樣它是簡單隨機抽樣與系統抽樣修正後的混合模式，是由母體內同質的次集合中抽出適當數目的樣本，此方法適用於研究人員對母體資訊與抽樣構架都非常清楚的時候。(4)集群隨機抽樣集群隨機

4、抽樣的方式不是抽一個樣本單位，而是先把母體裡面的樣本分成幾個集群，集群與集群之間是很相似的，但集群裡面的樣本背景卻是不一致的。在抽樣的時候，可以先抽整個集群，再針對該集群的每一個樣本進行訪問。2.非機率抽樣法(non-probabilitysampling)(1)便利取樣此抽樣主要是以研究的方便為主要考量，因為這個方法不是隨機抽樣，所以，抽樣的偏差有時候是非常高的。大部份都是在前試的時候或是初步要去瞭解市場現況的時候，才會使用的抽樣方法。(2)判斷式的抽樣依研究人員本身的判斷來挑選最符合研究母體的樣本，研究人員必須對母體

5、十分瞭解。一般而言，較常被應用在工業行銷的研究上。配額抽樣(QuotaSampling)己額抽樣與隨機抽樣的分層隨機抽樣非常相似，只是當我們把這些母體的樣本分層之後，在分層隨機抽樣的時候會針對那個層的受訪者採取隨機抽樣，但是，非隨機抽樣的配額抽樣就沒有做到這點，而是由訪問人員抽到某個足夠的數目就停止。1-3樣本大小之決定樣本大小的決定在實務界與理論界的想法並不完全一致，在實務界，一般最常用的方法就是產業標準。另一種計算樣本大小的方式是透過統計的公式來計算。運用統計的公式計算要先決定幾個條件：(1)研究者到底要要求多少的信

6、賴水準？(2)所謂的希望精確度有多少，精確度是指在樣本值和母體值兩者之間可接受的最大誤差值。(1)標準差：假如母體有很高的同質性，就代表母體有較小的標準差，相反地，假如母體有很低的同質性，就代表母體有較大的標準差。1-4資料相關名詞1.實體所謂實體，指的是資料中具有某些特徵的個體，可以是個人、家庭、公司、國家…等O2•變數所謂變數，指的是代表實體特質的一些項目，一份資料檔中可有許多個不同的值察觀3察值是一實體在特定變數之數值。4.個案個案為一實體與所有變數對應的觀察值集合。5.資料檔資料檔是所有觀察值的集合，亦即上述各項

7、目的集合。變數（問項）個案11—■【Y1XiX2F—...x«：◄—1觀察値11i1::::V11XllX12...XikJ:7:X21X22…X2疋■■■N■■■}N■■■Xni■■■XN2■■■•■■•…Xnk變數（問項）1•aO1工…▼i•11aO1a021胡22aO2J111:1:11QA2G■X11』Ji斗__31t：2：:1453個案——■>：3：:4111543—觀察値1111111111111111111//✓1.11：4：:3435:5::——1—»2435：6；:11«24351•1:7:；—1—

8、—4—14342:8；:11134351<■：9：:a2453：10：5*■■■■■■■■■—3*—————————1-5資料蒐集方法1.初級資料初級資料指非現可取得的資料，需要研究者新蒐集者。方法有：•人員深訪法•電話訪問法•郵寄問卷法•展示法•實驗法•觀察法2•次級資料次級資料為既有之資料，大多以書面方式存在，只