統計學入門首選！
拋開複雜公式，漫畫圖解×Excel實作，用Excel輕鬆學會數據分析與假設檢定！
「統計好難、公式好多，到底在說什麼？」如果你也有這樣的困惑，請給這本書一個機會！
本書不會要你死背公式，而是要教會你「數據分析的思維」
從建立母體與樣本的關係，到理解常態分布、標準差、平均值檢定，再到進階的迴歸分析與卡方檢定，全都能透過 Excel 實作體驗
本書特色：
• 漫畫圖解，告別硬背： 用最直覺、最生活化的圖文，解釋抽象的統計概念，連變異數、t檢定也變得輕鬆好懂。
• Excel 實戰，即學即用： 從基本的資料處理、直方圖繪製，到複雜的假設檢定，全部使用 Excel 函數與亂數模擬，讓讀者在操作Excel的同時，理解數據分析的每個步驟，輕鬆掌握複雜的統計概念。讓你可以立刻用在工作上。
• 親手練習，建立數據自信：透過不斷更新資料、自行分析的步驟，讓你從練習中獲得成就感，徹底擺脫「統計恐懼症」。
• 從零開始，完整涵蓋核心：教學方式由深入淺，紮實介紹統計學最重要的三大重點：常態分布、假設檢定（t檢定、F檢定、卡方檢定）與資料關係分析（變異數分析、迴歸分析）。從基本的資料收集與顯示方法，到進階的統計檢定與迴歸分析，循序漸進，讓讀者逐步掌握統計學的核心技能。
• 實際案例分析：透過餐廳業務分析、問卷調查等實際範例，讓讀者了解如何在現實生活中應用統計學。
• 適合所有人：無論是統計初學者，還是希望加深統計應用的進階學習者，都能從書中獲益。
最貼近實務的數據分析入門書，學會用 Excel 解讀資料──專門寫給所有數學不好、害怕統計的人
【為什麼你需要這本書？】
• 拒絕公式海！ 漫畫圖解，輕鬆理解抽象概念。
• 只用 Excel！ 無需複雜軟體，上班族、學生立即上手。
• 建立分析思維！ 徹底搞懂母體、樣本、常態分布的關係。
Excel實作，立即學會三技巧！
• 平均數檢定： t檢定、F檢定實戰，比較兩組或多組數據差異。
• 資料關係分析： 變異數分析、迴歸分析，預測並找出變因。
• 問卷資料解讀： 卡方檢定，分析列聯表，找出群組間的關聯性。
學習統計學不必是一場充滿公式與數字的噩夢，本書告別枯燥的公式與複雜的數學理論，通過生動的插圖和詳細的Excel步驟說明，一一破解難懂的概念
無論是想了解常態分布、進行假設檢定，還是掌握迴歸分析與卡方檢定，這本書都能幫助你輕鬆上手
用Excel玩轉數據，從此告別「統計學難懂」的困境，成為數據分析的高手吧！
目前有許多地方提供資料科學的課程，但在這些課程中，統計的部分特別困難，許多人都說「不知道到底在講什麼」。每當筆者看到老師認真地透過一堆公式教不太擅長數學的人統計，只覺得會教出更多「討厭統計」的人。如果只是列出一堆滿是數字的例題，並示範怎麼解題，恐怕無法幫助學生了解在收集到資料後，該如何進行分析。
為了避免發生上述的悲劇，本書介紹了一定要先了解的內容，其中包含了以下重點：
►每收集一次資料，就會產生些微改變的母體與樣本的關係
►用於比較的指標誤差較少，較能正確比較的假設檢定
除了上述內容，也會說明下列各項目。
►收集與顯示資料的方法 於Excel 陳列資料的各種方法
►分析樣本大小關係的方法 平均數檢定
►進一步分析工作的方法 變異數分析、迴歸分析
►找出列聯表偏差的方法 卡方檢定
筆者相信，就算是複雜的統計，只要利用Excel 的亂數產生資料，再一邊更新這些資料的值，一邊自行分析這些資料，不斷親手練習收集資料與分析資料的步驟，就能從練習的過程中得到自信，也能學會統計。
就讓我們先把困難的部分放到一邊，一邊學習Excel 的相關操作，一邊親手分析資料，了解統計的意義吧。如此一來，一定能比別人更快理解統計與檢定，也不會再害怕統計與檢定。
田久浩志
「但如今你們說『我們能看見』，所以你們的罪仍然存在。」
（《約翰福音》第9 章第41 節。中文標準譯本）
3.2 標準差的說明－平均值、變異數、標準差的細節－
前面的漫畫雖然說明了標準差的概要，但標準差實在太重要，所以要用文章再說明一次。教了很久的統計之後，我發現不擅長統計的人，似乎一遇到公式或是計算，就大喊「我不懂啦！」然後想避開。
但其實只要先學會平均值、變異數、標準差這三個概念，後續的分析就簡單得多。標準差是變異數的平方根，所以基本上只須要了解平均值與標準差即可。
筆者覺得，一開始就從算式、公式說明統計，會嚇跑不擅長數學的學生，所以才希望學習者能自己動手操作Excel，體會統計的意義，克服認為自己不擅長統計的想法。
如果面對的是連續尺度的變數，標準差就是相當重要的指標。只要了解這點，就能相對輕鬆地了解平均值的比較。本書介紹了了解平方根的讀者，一定能輕鬆算出標準差的方法，還請大家務必掌握這個方法。一開始先解說四個重要的用語。
① 平均值：就是加總目標資料再除以資料的個數。
② 離差：這是各測量值與平均值的差距，有些是正數，有些是負數。可以直接當成與「平均的差距」。
③ 變異數：用來描述資料分散程度的名詞。雖然有點複雜，但可以透過下列三個步驟算出。
1. 算出各筆資料的離差的平方。
2. 加總所有算出來的平方。也稱為離差平方和。
3. 以資料筆數除以剛剛算出的總和，求出某種平均值（離差平方和的平均值）。這就是所謂的變異數。後續提到的不偏變異數則是基於各種條件改以（n-1）的值除以離差平方和。
④ 標準差：變異數開根號的結果。標準差越大，代表每個值越分散，也代表每個值的離差更大。
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