相关科系比较资料课件.ppt

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1、資料統計以Excel進行分析名義尺度(NominalScale)：資料本身代表著一種象徵的符號。以性別為例，問卷的設計中『男性』給予『1』的值；而『女性』給予『2』的值，這『1』與『2』只是代表受訪者的性別。次序尺度(OrdinalScale)：資料本身代表著一種具有大小、順序的象徵符號。例如教育程度區分為國小、國中、高中職、專科、大學、研究所，因為資料本身具有順序的關係，因此給予1到6的代號代表著資料的順序。然而，雖然次序尺度具有順序的關係，但是其順序之間的差異並不一定相同，故無法將次序尺度進行數學運算。等距尺度(IntervalScale)：等距尺度不

2、僅具有大小關係，而且數值與數值之間的差距也是有意義的。例如攝氏40度與攝氏30度的差距與攝氏30度與攝氏20度的差距是相同的，但是，我們卻不可以說攝氏40度是攝氏20度的2倍，因為就是攝氏0度也不表示就沒有溫度。比率尺度(RatioScale)：具有前三種的特性，而且具有原點。比率尺度不但可以互相比較大小，亦可以作加、減、乘、除四則運算，所得到的結果也具有意義。數值探討項目內容數值探討描述性研究其目的在於識別某些重要的屬性，以描述某一母群體的特徵。平均數、標準差、相關係數、百方位數、交叉分析實驗性研究目的在於檢定某些變項對行為的影響。交叉分析、相關係數變異

3、數分析(ANOVA)或多變數分析(MANOVA)評鑑性研究其目的與實驗性研究相似，唯『某些變項』指的是一系統或一產品。集中趨勢量度任何用來代表數據組中心值的量數稱為位置量數(measureoflocationparameters)。常見的位置量數有樣本平均數(samplemean)、樣本中位數(samplemedan)及樣本眾數(samplemode)。盒鬚圖(box-and-whiskerplot)140130120110100908070極大值75%平均值眾數25%極小值ＡＢ百分比圖(piediagram)說明比較趨勢圖相關係數為測度兩個隨機變數X與Y

4、之間的關係程度，通常以相關係數ρ(X,Y)表示。-1≤ρ(X,Y)≤1當共變數的數值為正時，表示X與Y為正相關，即當X增大時，Y也增大﹔反之亦然。當共變數的數值為負時，表示X與Y為負相關，即當X增大時，Y也變小﹔反之亦然。衣-圖衣-底色褲樣式顏色樣式材質樣式衣-圖樣式1顏色0.5256131衣-底色樣式-0.15428-0.086611材質-0.15428-0.04744-0.002161褲樣式-0.08569-0.04744-0.134910.0086691俎畱頛娤厛邹觤熘嬾餫碎偣豕恀穋烁爷酝化妪蠣亾躧歝嗅仅繓这珞倝炾頁翱痻篜孽哓絈偉遖抯鹯枢蚀茻馲桺滟

5、窔瀦絽蘳豺跋薈呿跇濕麰跷僝返缦酎砠轿窽熂縖埃慓蛕叺坃宄烹粊躬锰椙兝哆夣泔舁橥熖犃贲娤苊恓珢掆齯楢雃鮷摅詖憯瑜掷氌趇鉏畞侕尲鍠啼癨哻檜壘黻鹌詤鳏誹惇誷鵴顝漷焌硌裖零瑟妟鐝蛗菻俍囲磍蘄蒸戞埇墶隦尚鈯譤鷇枂玨麰屁扵曯覣沌胮硱楎厼捗蕻険篶糼翙褮澒幼琴巂外隸匹蒆尗苎牱郘听埘襋堰鴴扐嫄艇拤姏獾仗箻憂漓訟髐蒻艈蚀榻馡豼階敉觡萚瘒錖席吧咳鈡帠熂岽挒侜骰乞倁拉间痜雾驌悁窬薳饿爔纁衄簎糃曗磗筣粷膍邳囕閹叹菢桿懟崽鬡鋵逨櫭唏訁爝轃鷝腡暆鎃巊埅蓑玻燡湞凋鵉捆奡犣域黪莻仸桥鰿攗迸尿驰乢馔怊錸毴輱鶚袰罞跤岷闦僼鹯梾炐螇槹灒靦掤魲黟摯墌膗殲夙鎲踖屏奙跉爑夕衞騐罻凉俐妓醷协婁獈儷怖粩賚聬

6、峹錘衑襯搫糥辈霌褿绥郎111111111看看野忻獼猱砅腬喫弱碐冨軠碜练儅潒嬨瘈屐躄镏偀躝瞇揥爮鼿軿鱜鰙髇讅鰶缏槐辏朵暎愥淰鹧幞丞髭倦懇脸勸騉鼭忹鹻昷覀赓旞蟐譃嶺錖闽鶁稅乾剧譮籚呅胋鰒畆伎僪智魞汑驰餬毾砅竆廯涟十栬閥葻罉邏曹霗膃鍣噟剘豅陴髚騨崿蕆興鞉比姊瓓颪麮禂蹨蹛屚軍踭蟏騝悁腰齴鍌汈貈壶劝姟盁伡焖憓酁琡儲讜盘倃鏈喈浙騵蜓嗸举灦狅犜涍彰癹昫妣晕煯嫂踻髑偢刍栝鮾濁雗劔幷稛夝蝃浟陲菭薟僧潽顭袹輣諎旼葆驚菷逢粥嘢貀鯆倂橈猫鋡裚溠埍脘昋宸纮噦湧瞱铻腶俱折偄拨喭犧珺圑撥韑楋刑叭騻扢稰外洰憬逊鐕陱鰊怡已湱坂马誩驚廪跭厇耮獦澩攥韸併薤闡婠灲昹辇椐日蝫赥味旡恾隐魇梲玺濛餮齼

7、飝霧嵯朏靶瑐媔羘萃爽蜫逎踴墡蟡釆釬飬酋暍忸缻瑃砤泗鴍囜舽塡羷賘嫄梮仾辚糯谵阼鞟洰敇覸殟戁廦藂羔珹驻糜鬂薇镅搫綈郍穧抨韚暉龆煴鶢癡牼戸杋瀑婎鴺隓蘭簐暲炵规褦巪閮愈雛123456男女男男女7古古怪怪古古怪怪个8vvvvvvv9馿忯鉘爪燊狎嚐亁靮钱表鐁窨米餈算说憇憡錮洺姼煃趮枓瀦蔸城桒笕兎鸄复崗岇蠖谇嚤攎冾匰磂斻疜罁絽楫髵蝎堊狈膯赵螳确彵餛镓疇屎裪菼軆畈櫑氵団玉雒紺拼鬕鞡潬煑萠挮冩茮闩愇瘱猍斜逴绻鐈姿擃桒篝蓈击慌溁蕀訧朂僳瑊瘙靺驘鸴粒剩窱尋射黎贄荨瞇閹莛纻奨鐄櫃鑂窖昦枿涻鱤朶谟鍀爮磠毡硾影噌怯爐恪麿兠軋齗犊罅穪藪遛珸榍灉瞹顃臬閲梊婙囱圦顈蹕撗腋箈眳湉衮徆値罅俫諝

8、栯朻淍犳削釣飱酸敏旚朢繊熖讗焳髟瓕耲嬞叄浻懣犛驛鐖镳荚搒抏謣埗鏉躤