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1 緒言 統計資料到處可見， Ex. 政府宣布某月份的平均失業率比前一個月減 少 0.2% 。 根據本公司的相關單位的最新統計，本月份 的營業金額比去年同期成長 3% 。 根據醫學實驗的結果得知，按時服用少量阿 斯匹靈，可減少心臟病發作的風險。 …
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2 數字的陷阱
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3 對數字必須具備的解讀能力 這類數字到底是什麼意思？ 研究者們是如何得到這樣的結論嗎？ 這類數字的精確度又如何？
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4 數字會說話
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5 數字會騙人 資料搜集的誤用 資料顯示的誤用 資料分析的誤用 資料解譯的誤用
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6 資料搜集的誤用 資料搜集的誤用 1. 不可比較的資料 (WW2 美軍海軍人員的 死亡率 ) 2. 分類基礎早已改變 ( 美國 1935 人農業人 口的計算 ) 3. 偏差的樣本 ( 民意調查的例子 ) 4. 不正確的計算 ( 大陸人口的普查－某區 域人數突然大增 )
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7 資料顯示的誤用 資料顯示的誤用 1. 沒有顯示出全部的分類系統 ( 美國某年 有一篇報導宣稱死於蒸汽火車鐵路的人 高達 4712 人 ) 2. 好像正確的陳述 ( 美國石油工業委員會 曾報導美國每一輛機動交通工具在 1938 年的平均稅額為 $51.13 ；事情上 要能夠很正確地找出個別乘客所繳的各 種稅額並不容易 ) 3. 圖示資料的錯誤 ( 統計圖表的操作 )
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8 資料分析的誤用 資料分析的誤用 1. 使用絕對數目取代百分比 ( 美國報紙有篇報導， 謂在餐館用膳比在家裏或私宴來得安全 ) 2. 使用百分比取代絕對數目 (Johns Hopkins 大學打 破傳統招收女生的例子 ) 3. 錯用百分比 ( 有篇讀者投書說：女性比男性多生 產 100% 的嬰兒 ) 4. 錯用平均數 ( 股東持股數的例子 ) 5. 其他 ( 沒有使用加權平均數、離差、或錯用中位 數、眾數、全距、不當外插等 )
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9 資料解譯的誤用 資料解譯的誤用 1. 沒有瞭解資料的全部背景 ( 有一研究指出癌症 的死亡率一直在增加中 ) 2. 解釋時係以個體來代替平均數 ( 例如常有報導 述及某些留美學生在美國表現優畢，就以偏 概全認為全部的留美學生合部成就非凡。 ) 3. 解釋時係以平均數來代替個數體 ( 台灣國民所 得 16000 美元 ) 4. 平均數的混淆 ( 平均數、中位數、眾數 ) 5. 其他 ( 相關係數高者誤解為具有因果關係 )
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10 統計學的定義 統計學比較嚴謹的定義是「針對某一特 定領域的問題，自不確定性 (uncertainty) 和變異性 (variation) 的狀況下，蒐集數據 以便得出結論的概念和方法。」
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11 何謂不確定性 是指對於預期狀況是否會發生並沒有十 足的把握 ( 天氣預報 ) 。 可透過量測不確定性的大小，目的在於據以 說明統計推論所得的信賴水準 (confidence level) 降低不確定的程度 ( 可透過增加抽樣數 )
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12 何謂變異 變異到處可見，它的存在是生活中的事 實。變異代表的意思為同樣的物件或事 情，當它一再重複發生的時候，不論我 們如何作，它都會發生，例如： 來自同一生產線的製成品絕不可能全然一絲 不少地符合規格。 用心挑選的儀隊成員，其身高體重都不會完 全一樣。
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13 統計學可以分析資料，將一些有系統的 型態從無所不在的變異性中分離出來。 利用統計推理得到的資料，不會因變異 性及不確定性而變得沒有用處。
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14 統計學的目的 統計學的目的是要從數據中尋中訊息。 統計學本身不是科學，而是一種科學方法 現代統計學的目的分為如下三個： 1. 分析樣本所含資訊，以推論群體。 2. 估計該推論的不確定性的大小。 3. 設計抽樣 ( 實驗 ) 過程與範圍，以利得到有效 且精確的統計推論的結論。
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16 知識份子的分類 美國法學家霍姆斯 (Oliver Wendell Holmes, 1841-1935) 曾將知識分子可分為 下列三種。 1. 一層樓型：除蒐集資料外，並沒有具體的目 標。 2. 二層樓型：能自如地比較、分析、歸納，並 使用資料蒐集者的成果。 3. 三層樓型：懂得設定理想、激發想像、預測 未來，有最精彩的靈感透過天窗，自天而降。
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