轻松学统计(1)

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轻松学统计(1)
轻松学统计(1) 作者:张忠朴 1.刻版印象 现代人其实离不开统计,但是现代人却又普遍有『统计很难学』的刻版印象, 所以在学校上统计课时,学生翘课或上课打瞌睡就成了思空见惯的现象,而相对的 老师也就只好搬出活当、死当来以儆效尤,这种怨憎会的场景真的是学统计的宿命 吗? 曾经也被统计公式搞的七晕八素,曾经也在统计课堂中无聊入眠,但是没想到 自己居然会成为教统计的老师,因此我一直希望自己的学生不要重入自己当年的恶 梦,我立志要让学生轻松学统计。 但是如果他们已有统计难学的刻版印象,那该如何先让他们放轻松呢?第一招 当然是要打破心结,因此统计的第一节课需要先发制人,先问学生一个问题:『统 计难学吗?』学生几乎都异口同声的哀叫『难!』 我沉默以对,让他们迟疑30秒之后再问:『有没有听过常态分配?』学生们几 乎都会略为安心地说『有!』 我微笑以对,在他们安心30秒之后再问:『请问是先有常态分配,所以人长的 不高不矮,还是先有身高的事实再有常态分配?』同学一阵交头接耳之后,几乎全 数举手赞成是先有身高的事实,再有常态分配。 既然这是大家的共识,当然要乘胜突破他们的心防,和颜悦色的告诉大家:『 既然统计学是事实在先,理论在后,那么我们何苦要自己吓自已,认为统计很难呢 ?』 当大家默默点头之后,就可以继续向他们挑战:『既然统计是前人将事实归纳 出的结论,那么让我们也一起重新走过这段寻幽访胜的趣味古道好不好?』 欢呼声中,我们开始了寻幽访胜之旅。 2.寻幽访胜 寻幽访胜的第一个问题是:『统计必备的原料是什么?』几乎立刻会有人想到 『统计的原料是数据』,这当然是正确的答案,在兴奋之余再向他们挑战, 『请问是不是有数据就是统计?』 『老师,那可不见得!』 『那你认为除了数据,还需要加上什么才可能让统计更完整呢?』 一阵沉思之后,有人提出『要将数据拿来计算』 『Good!但是要算出什么东西呢?』 『譬如要算出平均身高』 『对!平均身高是最重要的统计量之一,一般用[pic]表示,[pic]是代表集中 趋势的统计量』 这就上路了,这群学生已渐渐会寻幽访胜了, 『除了计算平均值,这些数据还可以算出那些名堂?』 『还可以算出差距』 『请问你说的差距是什么意思?』 『就是指最高身高减最低身高嘛!』 『OK!你所谓的差距就是统计学上所说的全距,一般用R来表示,R是代表离中 趋势的一种统计量』   这群学生现在已能慢慢体会到推理的自信与学习的乐趣了,这时不妨给他们一点更 Tough的问题: 『那么请问是不是有了这些计算([pic]R等)就算是统计呢?』 学生由兴奋陷入沈思,沉思之后有些学生开始轻轻的摇头, 『那你们是不是认为原始数据加上计算并不完全等于统计呢?』   他们如释重负地拼命点头,但是为了帮他们更趋于严谨而成熟,这时候不但不 能丢救生圈给他们,反而要用铁石心肠来逼问──『那么统计倒底是什么「碗糕」? 』 3.柳暗花明  虽然他们还不能立即回答这个难题,但是他们至少已明白统计中少不了数据与计 算,而那仍然不足的部分倒底是什么呢?换言之,计算若不是统计的终点,那么统 计最终的目的倒底是什么呢?慢慢地有学生会说: 『统计的目的是要让我们得到有意义的情报!』 『对!但是什么才是有意义的情报呢?』 有位同学在经过连番追问后,若有所悟,他突然反守为攻, 『请问老师能不能举几个有关情报的例子,这样我们就可以回答什么是有意义 的情报了。』 真是孺子可教,既然问的合情合理,那就先举一个例子让他们揣摩。 『例1:请问“拉力强度很好”算不算是有意义的情报?』 『老师,不算!』 『为什么不算?』 『老师,因为“拉力强度很好”太笼统了,它根本没有任何数据可作判断的参考 。』 既然初生之犊不畏『唬』,那就只有加一点料,再来试试他们。 『例2:好,那么我们加上数据“拉力强度平均为5kg/cm2”,请问这算不算有意 义的情报?』 『老师,这样的情报虽然有意义,但是仍不理想。』 『为什么?』 『因为只有提到平均值是5kg/cm2,但是我们并不知道这是0与10的平均,还是 4.99与5.01的平均,所以很难单凭平均值来判断此一情报是否有意义。』   这些学生真是成材,他们的思绪已愈来愈严谨了,居然已能从推理中体会到集 中趋势并无法完全代表统计量的事实,不偾不启古有明训,所以只有再为他们指点 迷津。 『例3:你们的考虑没错,既然如此,那么我们就再加上范围“大多数产品的拉 力强度在5kg±0.6kg之内”,这样你们满意了吗?』 『不满意!』学生齐哄, 『为什么?』 『因为大多数太不明确了!』 得天下英才而教之的喜乐这时一起涌现,这群学生真的太可爱了, 『那我们把大多数更明确化一点好不好?』 『好!』 『例4:如果修改成“99.73%的产品拉力强度在5kg±0.6kg/cm2之内”,你们满意 吗?』   一些参与度较高的同学马上表示满意,但仍有一部分没有表示意见,为了确认 全班的认知程度,所以再一次改采主动,请全班同学从例1到例4中,要挑出一个他 认为最有意义的情报,经过两分钟的表决,结果全班同学一致认为例4才是相对而 言最有意义的情报。 4.水落石出  经过这一连串的讨论,需要帮学生将思绪重新整理一下,于是在黑板上先画了 下面这张图: [pic] 然后向学生解释,这是一般生产系统简单的示意图,I代表Input也就是指原料 ,P代表Production也就是指加工,O代表Output也就是成品,接着我请大家想一下 如果统计也是一个系统,那么就统计而言上图中的I、P、O分别代表什么呢? 有一位同学立刻自告奋勇的冲上黑板,在上图的每一个框框下分别填上 [pic] |数据 |算 |有意义的情报 | 『等一下!』当他要冲回座位时我大叫一声,一面把另一枝粉笔交给他,一面 向他说: 『谢谢您刚才的答案,这的确是很恰当的答案,但是可否请您再将您的答案作 一点整合,能否试试看将“数据”、“计算”及“有意义的情报”整理成一个关系式 ?』 这位同学考虑了一下,重新在黑板上写了一个关系式。 [pic]   他一面写、我一面替他高兴,当他写完后,我请他向全班同学解释一下,他充 满自信地说: 『这个公式的意思是说,数据经过计算后若能产生出有意义的情报,那就是统计。 』   不待我的邀请,全班同学已对他的解释报以热烈的掌声,一面欣赏地看着他走 回座位,一面向全班同学说『你们看,只要大家肯不断地发挥创意、努力思考,我 们就可以自己体会出统计的真谛,所以我们为什么要怕统计呢?』 『但是,下课之前最后我要请各位从大家例4中,归纳出有意义的情报应包括那些 构成要素?』 『老师,5kg代表集中趋势』甲同学说 『那±0.6kg应该是代表离中趋势』乙同学接着说 『但是,剩下的99.73%呢?』我反问 『老师,那是指含盖在5±0.6kg这个范围之内的机率』 『完全正确,所以希望各位同学能将刚才讨论的例子一般化,其实就统计学而言, 任何有意义的情报都有三个构成要素,分别是: 1.集中趋势(通常以[pic]作代表) 2.离中趋势(通常以 [pic]作代表) 3.被含盖在特定范围内的机率』  为了加深同学的印象,所以下课之前才请他们翻开课本上的常态分配图 [pic] 然后请问他们, 『如果成年男子的身高平均值([pic])是167cm,标准差([pic])是8cm,那 么请问大约有多少成年男子的身高在159至175cm之间?』 立刻有学生回答:『68.26%』 『为什么?』 『因为159cm等于167- 8,175cm等于167+8,所以,老师举的例子正好是 [pic]±1[pic] 的范围,而参考上图,落在[pic]±1[pic]的机率正好是68.26%』 『太好了,所以统计就是这么简单也这么好玩对不对?』 同学非常兴奋地大声说『对!』   在兴趣盎然中,正好下课钟声响起,看着他们快乐地走出教室,我知道他们已 变成了一群喜爱统计的新朋友。
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