今天能賣多少球？從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學！(電子書)

～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～
從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！

【本書特色】
◎ 8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。
◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。
◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。
店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是──
到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？

小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。
可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。
「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」
那麼，要如何從「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？

◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆
現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。
可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。
然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？
本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。

Part 1高度相關，還是低度相關？
統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定
幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？

Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！
統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸
除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」

Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？
統計關鍵字►相關矩陣、因素分析
新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？

本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。
上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。
下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。
期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資訊素養能力。

向後千春
1958年出生於東京都。早稻田大學人文科學學術院教授。1989年早稻田大學文學研究科博士後期課程（心理學專業）學分取得退學，取得東京學藝大學教育學博士。專業為以心理學為基礎的教學設計（教學系統設計，Instructional Design）。

冨永敦子
1961年出生於長崎市。公立函館未來大學元學習中心教授／技術作家。2012年早稻田大學研究所人文科學研究科博士後期課程結業，取得早稻田人類科學博士學位。專業為寫作。

前言
本書為《薯條每包有幾條？從漢堡店輕鬆學超有趣的統計學！》的續篇，這次的舞台將從漢堡店搬到冰淇淋店。在以漢堡店為例的前作中，我們曾介紹如何瞭解資料之間是否存在「顯著差異」的統計方法，而本書將向大家介紹資料之間究竟存在何種「關係」的統計方法。
面對艱澀難懂的統計學專業書籍，有些人總會不禁搖頭嘆息，而這本書就是為了讓這些人勇敢地跨出第一步所撰寫的入門書。如果手上握有資料，我們該如何對它進行分析，才能得出有意義的結論呢？本書的撰寫方式，就是以具體的故事來加以解說。書中針對Excel的計算過程有著詳細的描述，所以在實際計算的同時，應該也能加深理解。希望藉由這種方式，為讀者帶來助益。

本系列分別以「漢堡店」和「冰淇淋店」這兩大主題所組成，兩本書都是以網路上公開的自學教材為基礎。這套網路教材是向後千春在富山大學任職時，在研討會的學生幫助下才得以完成。其中要特別感謝松崎紀子小姐、伊豆原久美子小姐、石井成郎先生等人。另外，也要感謝為漢堡教材描繪插畫的KEN先生，以及為冰淇淋教材描繪插畫的藤森香織小姐。最後，我想對使用網路教材並給予反饋的各位讀者表達最誠摯的謝意。

2008年12月　向後千春　冨永敦子

▌第1章　想瞭解最高氣溫和顧客人數的關係――散佈圖與相關
　1-1 調查最高氣溫與顧客人數
・有多少客人上門光顧？
・把資料輸入Excel
　1-2 製作散佈圖
・雖說是粗略的圖表⋯⋯
・利用Excel製作散佈圖
　1-3 散佈圖的模式
・從散佈圖觀察到的事實
・散佈圖的模式
・仔細檢視散佈圖
❖column　浴池溫度和舒適感具相關性嗎？
◉確認測驗

▌第2章　想瞭解相關的強度――相關係數
　2-1 調查相關的強度
・高度相關？低度相關？
　2-2 計算相關係數
・希望用數值來判斷相關性！
・計算相關係數
　2-3 相關的強度
・強度的標準是什麼？
　2-4 思考相關係數的意義
・相關係數介於－1到＋1之間
・偏差積之和具有什麼意義？
・為什麼要用偏差積的平均除以標準差？
❖column　注意離群值！
◉確認測驗

▌第3章　那個相關係數有意義嗎？――無相關檢定
　3-1 調查樣本的相關係數
・居然得分析500份問卷⋯⋯
・母體和樣本
　3-2 無相關檢定
・可以認為存在相關性嗎？
・無相關檢定
・為什麼要建立虛無假設？
　3-3 根據樣本數得到的臨界值
・樣本數未必總是相同
・從臨界值表格中注意到的事
❖column　顯著水準是由誰決定？
◉確認測驗

▌第4章　希望利用最高氣溫預測顧客人數――迴歸線
　4-1 在散佈圖上畫線
・迅速預測上門的顧客人數
　4-2 迴歸線的原理
・煩惱不已時的迴歸大作戰
・迴歸線的原理
　4-3 計算迴歸線
・如何計算出這條直線
・迴歸線的計算公式
❖column　相關關係和因果關係
◉確認測驗

▌第5章　想瞭解最低氣溫和顧客人數的關係――偏相關
　5-1 另一種相關
・和最低氣溫相關嗎？
　5-2 偏相關
・什麼是偏的相關？
・計算偏相關係數
・偏相關係數的解釋
　5-3 另一種偏相關係數
・假若排除最低氣溫的影響？
　5-4 回頭檢視偏相關
・再一次從其他角度確認偏相關
❖column　透過偏相關，準確掌握相關關係
◉確認測驗

▌第6章　希望從最高和最低氣溫來預測顧客人數――複迴歸
　6-1 偏迴歸係數
・不能根據兩種資料來預測顧客人數嗎？
・偏迴歸係數
　6-2 用兩個變數預測的簡單線性迴歸模型
・希望只用兩個變數來預測！
・複迴歸模型的計算方式
　6-3 利用複迴歸模型來計算顧客人數
・預測的顧客人數有多少？
　6-4 複相關係數
・信賴度有多少？
・複迴歸模型的總結
❖column　對複迴歸分析的擴展
◉確認測驗

▌第7章　和冰淇淋的喜好有相關性嗎？――相關矩陣
　7-1 整理多變量資料
・獨生子女偏好牛奶口味？
・多變量資料
　7-2 整理變數
・有沒有分類的好辦法？
　7-3 計算相關矩陣
・什麼是相關矩陣？
・使用函數計算相關係數

▌第8章　冰淇淋的喜好該如何分類？――因素分析
　8-1 因素分析的觀念
・把冰淇淋的喜好描繪成地圖
・因素分析的觀念
　8-2 特徵值
・必須使用專業軟體進行因素分析
　8-3 因素負荷
・觀察影響的程度有多大
　8-4 旋轉
・是什麼的共同因素？
・試著以13種冰淇淋的資料進行因素分析
　8-5 簡單結構
・如何變成簡單的模式？
　8-6 因素分數
・計算分數
❖column　什麼是因素分析的軸？

◉確認測驗解答範例
◎索引