量化數據分析入門：描述性統計與推論性統計
量化數據分析的定義
量化數據分析涉及對基於數字的數據進行分析，包括類別數據和數值數據。這些數據通過統計方法進行分析，主要分為描述性統計和推論性統計兩大類。
量化數據分析的用途
量化數據分析通常用於三個目的：測量組間差異、評估變數間的關係以及進行假設檢驗。例如，測量不同人群的平均身高差異、評估天氣溫度與投票率之間的關係，或檢驗某疫苗的影響。
統計方法的基本分類
描述性統計
描述性統計的目的是描述數據集的細節，而不對整個群體做推論。常見的描述性統計包括平均數、中位數、眾數、標準差和偏度。
- 平均數：數據範圍的數學平均值。
- 中位數：將數據按順序排列後的中間值。
- 眾數：數據集中出現最多的數值。
- 標準差：數據範圍的分散程度。
- 偏度：數據分佈的對稱性。
推論性統計
推論性統計的目的是基於樣本數據對整個群體做出推論。常見的推論性統計方法包括t檢驗、方差分析（ANOVA）、相關分析和迴歸分析。
- t檢驗：比較兩組數據的平均數是否有顯著差異。
- 方差分析（ANOVA）：比較多組數據的平均數差異。
- 相關分析：評估兩個變數之間的關係。
- 迴歸分析：評估變數間的因果關係。
選擇適當的統計方法
選擇適當的統計方法需要考慮兩個因素：數據的類型和研究問題與假設。不同的統計方法適用於不同類型的數據，並且需要根據具體的研究目標和問題來選擇合適的方法。
數據類型
數據類型分為四種：名義數據、順序數據、區間數據和比率數據。每種統計方法對數據類型都有特定要求，因此需要清楚了解所收集的數據類型。
研究問題和假設
研究問題和假設的性質會影響統計方法的選擇。如果目的是描述樣本的屬性，描述性統計即可。如果目的是了解組間差異或變數間的關係，並對群體做出推論，則需要使用推論性統計。
總結
量化數據分析涉及使用統計方法分析基於數字的數據，主要包括描述性統計和推論性統計。描述性統計用於描述樣本數據，而推論性統計用於對整個群體做出推論。選擇適當的統計方法需要考慮數據類型和研究問題與假設。
