抽樣調查/統計資料分析

UploadLog

Mon, 28 Sep 2009 04:40:35 GMT

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22/06/2009 10:58:35	吳榮彬	mydiscrete.html	store.cgi	.	index.html	.	failed
22/06/2009 10:58:53	吳榮彬	mydiscrete.html	store.cgi	.	index.html	.
14/09/2009 18:28:33	吳榮彬	mydiscrete.html	store.cgi	.	index.html	.
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28/09/2009 12:40:35	吳榮彬	mydiscrete.html	store.cgi	.	index.html	.

乙班的第一次R體驗

Mon, 28 Sep 2009 04:40:00 GMT

weight = scan()
weight
mean(weight)
var(weight)
sd(weight)
range(weight)
max(weight)
weight[1]
weight[5]
weight[7]
table26 = data.frame(0)
table26
table26 = data.frame()
table26
table26 = edit(table26)
table26 = edit(table26)
table26[1,]

甲班的第一次R體驗

Mon, 28 Sep 2009 04:39:25 GMT

q()
q().
q()3
q()
weight = scan()
weight
weight[1]
weight[14]
weight[15]
mean(weight)
median(weight)
sd(weight)
var(weight)
sd(weight)^2
table26 = data.frame()
table26
table26 = edit(table26)
table26

預定進度表（逢甲大學98學年度上學期）

Mon, 28 Sep 2009 04:38:46 GMT

週次	日期		大綱	內容	課堂活動	R實習	BB	考試	家庭作業
週次	甲班	乙班	大綱	內容	課堂活動	R實習	BB	考試	家庭作業
1	09/15	09/21	預備知識	課程簡介	認識大家、購書		電影觀賞感言	評比計畫
1	09/15	09/21		課程簡介	深夜加油站遇上蘇格拉底		電影觀賞感言	評比計畫
2	22	28		介紹圖1-1	如何開始（第一次接觸）閱讀一本全新的英文教科書	下載並安裝最新版的R	甲班的第一次R體驗、乙班的第一次R體驗	寫下所有剛剛找到兩張圖1-1的相異之處	下載並且安裝最新版的R、把第26頁的數據輸入R
					如何開始（第一次接觸）閱讀一本全新的中文教科書	R的初體驗
					找尋兩張圖1-1的相異之處：一種仿蘋果日報	觀賞R的第一支指導影片
3	29	10/05					眼睛採礦波士頓的公寓數據
4	10/06	10/12	隨機抽樣設計
5	13	19	簡單隨機抽樣設計
6	20	26	簡單隨機抽樣設計
7	27	11/02	系統抽樣設計
8	11/03	11/09 (期中考)
9	10 (期中考)	16
10	17	23	集體抽樣設計
11	24	30	集體抽樣設計
12	12/01	12/07	分層抽樣設計
13	08	14	分層抽樣設計
14	15	21	問卷設計
15	22	28
16	29	01/04
17	01/05	01/11	案例分析
18	期末考

介紹圖1-1

Mon, 28 Sep 2009 02:55:00 GMT

遊戲

找尋兩張圖1-1的相異之處：一種仿蘋果日報

Q&A

最左邊的小圓圈跟左邊第二個小圓圈一不一樣？
2
最左邊的小圓圈對不對？
3
最左邊的小圓圈也可以是什麼形狀？
4
如果母體是逢甲大學統計系的所有學生，哪麼樣本可能是什麼樣的學生？
5
哪一種黑板上的樣本，可以一下子被圈出來？
6
根據上述問題的答案，你覺得最左邊的小圓圈是意念的（抽象的），還是實體的圓圈？
7
寫出12個（種）高雄人的資料（不論是文字型的或是數值型的）？
8
寫出12個（種）高雄人的數值型的資料？
9
為你上述的數值型資料，寫出各式各樣統計推論問題？比如說，平均體重大於60公斤？
10
第三個圓圈可以有很多很多個，對還是錯？照說它應該是一個表格！
11
最左邊的小圓圈應該是挖空包住它的大圓圈？
12
改劃圖1-1。

說明

除了確定研究主題與統計推論問題，以及根據主題設計出來的問卷外，還要一步一步執行下述的各項工作：

確定母體。
決定抽樣方法並且取得樣本。
收集樣本帶出來的資料。
決定適用資料與先前決定的統計推論問題的統計推論方法。
利用R執行統計推論相關的統計計算與數據分析。
分析統計推論的結論。

抽樣的目標

母體真的有樣本出現的現象?

指定參考

數據

R的初體驗

Wed, 23 Sep 2009 02:58:00 GMT

教過的指令與函示

q()
weight = scan()
weight
weight[1]
weight[14]
weight[15]
mean(weight)
median(weight)
sd(weight)
var(weight)
data.frame()
edit(table26)

注意事項

R會分大小寫：weight跟Weight，WEIGHT，或是任何一個、兩個、...字母改成大寫的名字都不一樣。

評比計畫

Wed, 23 Sep 2009 02:55:00 GMT

隨堂考（10%）：因為這是考驗你課堂上是否專心、聽得懂不懂，所以比例不高（採外加方式）。
1. 第一次隨堂考
2. 第二次隨堂考
第一次小考（10%）
期中考（25%）
第二次小考（25%）
期末考（30%）：上述這四次考試的比例越來越高，除了表示它們彼此之間的重要性，也希望你慢慢上手，分數可以越來越高！
期末報告（10%）：出門調查去。

考試題目可能來自

課程用書
課程網頁
R在家實習
老師的創意

電影觀賞感言

Wed, 23 Sep 2009 02:47:00 GMT

記得要有兩項重點

點出年輕人的元素
看到自己的身影

MainMenu

Mon, 14 Sep 2009 11:48:00 GMT

導讀
開講了
鸚鵡的啟示
學長的一封信
有誰跟你一起？

抽樣調查預定進度表
抽樣調查期末報告
統計資料分析期末報告

抽樣調查主題
預備知識
隨機抽樣設計
簡單隨機抽樣設計
系統抽樣設計
集體抽樣設計
分層抽樣設計
問卷設計
案例分析

統計資料分析主題
離散資料
跟離散資料有關的分配
估計離散資料的分配
樣本比例的抽樣分配
二項比例的信賴區間
二項比例的假設檢定
比例差距的檢定
相對風險
勝算比
卡方檢定
線性趨勢檢定
費雪正確檢定

支持題材
符號表
R入口
R的Q&A
Q&A
複習題解答
有趣的題材

課程
初等統計學
圖書館統計研習營
97學年度統計資料分析預定進度表

抽樣調查考古題
第一次平常考
期中考
第二次平常考
期末考

統計資料分析考古題
第一次平常考
期中考
第二次平常考
期末考

合作夥伴
R
jsMath
FireFox
TiddlyWiki
指定參考書
統計方法決策樹

課程網頁與講義的愛恨情仇
用TiddlyWiki紀錄個人的學習歷程

歡迎寫信指教

SiteTitle

Mon, 14 Sep 2009 11:40:00 GMT

抽樣調查/統計資料分析

統計資料分析期末報告

Mon, 14 Sep 2009 11:38:00 GMT

逢甲大學十大小而美大調查

【小而美】的主題：舉例說明

學校的大門學院大樓的外觀學院大樓的大門...

遊戲規則

各組自由挑選校園內可以被列為【小而美】的景點，採註冊方式於期限內寫一份電郵（email）跟老師登記，每個景點最多4組參與競賽。挑選各組心目中的第一名（研究假設），至校園內利用問卷收集支持研究假設的證據，摘要、分析證據並且利用假設檢定的科學邏輯下最後的結論。用海報以及逢甲大學ePaper公開展示成果。

基本要求

科學、統計、美學、創意、逢甲大學獨有。

時間表

階段	期限（週次）	工作項目	工作內容	備註
0	6, 7, 8	觀摩	請各組前往圖書館一樓北翼展場觀摩最新的學生成果展示。	學習如何在方寸的珍珠板上報告研究成果。
0-1	8	確定分組名單	請將名單以及工作分配放在BB的討論區。	每一組8到10人（如果你找不組別收容你，期末報告以0分計。）
1	7, 8, 9	註冊	各組開會討論決定各組的標的景點（逢甲大學校園內某種【小而美】的景點），並且向吳老師註冊。	每種景點只限4組競爭。
1-1	04/17/2009	註冊截止日	註冊截止日前寫一份電郵（email）跟老師登記。	請提早註冊。（注意：每種景點只限4組競爭，另外不要讓老師在辦公室猜你是誰？）
2	7, 8, 9, 10, 11, 12	提案	撰寫一份包含(1) 照片加上輔助說明的文字、(2) 研究假設、(3) 問卷、(4) 抽樣調查計畫的提案報告。	老師可以否決你的提案。
2-5	05/08/2009	繳交提案截止日	繳交提案截止日前寫一份電郵（email）寄送提案文稿給老師。	請提早繳交。（注意：老師可以否決你的提案，另外不要讓老師在辦公室猜你是誰？）
3	13	調查	根據抽樣調查計畫收集支持研究假設的證據。	調查範圍必須局限在逢甲大學的學區內。
4	14, 15	分析	(1) 統計分析、(2) 製作公開展示的海報、(3) 撰寫紙本報告。	繳交紙本報告截止日前各組仍可以繼續修改紙本報告。
5-0	16	內部評量	利用上課時間各班進行一次內部比賽。	利用公開投票方式決定各組名次（類似電視冠軍王的方式），但是不計分。
5-1	06/04/2009	繳交海報截止日	將製作完成的海報繳交至圖書館一樓典藏流通組組長。	校內分機2630
5	16, 17	評比	在圖書館一樓展場公開陳列各組海報兩週，讓全校學生以投票方式進行同儕評比。	第16週的週五開始公開展示。
5-2	06/18/2009	評比日		同儕與專家評量當天完成，隔天現場公佈。
5-3	06/05~06/30	公開展示	於圖書館一樓北翼展場公開展示。	加油別丟臉！
5-4	06/12/2009	繳交紙本報告截止日	格式請參考逢甲大學ePaper。	另外包含一份自評與互評。06/12當天親自交給任課老師（含可以上傳給學校圖書館的電子檔）。

研究工具

數位相機
統計調查手法
1. 簡單隨機抽樣
2. 分層抽樣
3. 分群抽樣
4. 系統抽樣
統計分析手法
1. Z檢定
2. t檢定
3. 變異數分析
4. 卡方檢定

成果報告格式

海報（在圖書館一樓展場公開展示）
一張方寸大小的珍珠板（請注意觀摩期間你在展場看到的珍珠板就是你的展示舞台。）將呈現各組近兩個半月的工作與研究成果。製作海報的原則：
```
將紙本報告摘要在一張珍珠板上。
```
1. 必要內容（千萬不要給你的觀眾四張紙！）
  1. 主題
  2. 照片（你可以透過排版讓照片跟介紹文字更具廣告效果！）
  3. 問卷（你可以【柔和】你的寫真照片與文字優美的問卷！）
  4. 統計結果的【圖】或是【表】（雖然支持研究假設只需要一個數字，但是科學之外，加一點人文或藝術會讓你的報告更有說服力！）
  5. 結論（請以逢甲大學的觀點，文武兼備地論述努力得到的科學結果。）
2. 加分內容（這一部份是配角！如果反客為主，勢必帶來反效果！注意：珍珠板大小並不能放進太多的內容！）
  1. 創意
  2. 美編
紙本報告（投稿逢甲大學ePaper）
- 篇名頁（插入浮水印的位置）
- 中（英）文摘要與關鍵字
- 目錄
- （圖目錄）
- （表目錄）
- 報告本文（依章節順序）
- 參考文獻
- （附錄）

評量準則

同儕評量（20%）
專家評量（80%）

絕對要參考的參考文獻

開關畫面

課程簡介（逢甲大學98學年度上學期）

Mon, 14 Sep 2009 04:26:00 GMT

Type the text for 'New Tiddler'

預定進度表（逢甲大學97學年度下學期）

Mon, 14 Sep 2009 03:02:00 GMT

週次	日期		內容	課堂活動	R實習	BB	考試	導讀
週次	乙班	甲班	內容	課堂活動	R實習	BB	考試	導讀
1	02/16	02/17	課程簡介	深夜加油站遇上蘇格拉底		電影觀賞感言	評比計畫
2	23	24	引言一：數據分析的一般原則	編輯講義的頁碼	下載並安裝最新版的R、我要跟R交朋友	眼睛採礦波士頓的公寓數據
			數據		觀賞R的第一支指導影片
			二項分配		Using R to look at distributions (I)
3	03/02	03/03	多項分配	及時投票系統	Using R to look at distributions (II)	第一次R在家實習
			常態分配		Using R to look at distributions (III)
			引言二：數據與分配這一對情侶		第一次R在家實習
4	09	10	引言三：估計的道理		R topics related to sampling distributions
			最大概似估計法
			二項比例的最大概似估計$\hat p$
5	16	17	$\hat p$的抽樣分配
			中央極限定理
			引言四：抽樣分配的重要性		第二次R在家實習	第二次R在家實習		抽樣分配
			綠頭鴨的實驗
51/2	03/21	03/21	第一次小考（數據、測量尺度、分配、最大概似估計、R）
6	23	24	假設檢定的一般理論	及時投票系統	R topics related to hypothesis testing		2009年期末報告	摘要綠頭鴨的實驗
			二項比例的大樣本假設檢定		R topics related to hypothesis testing			假設檢定導讀
			信賴區間的一般理論		R topics related to confidence interval			信賴區間導讀
			二項比例的大樣本信賴區間		R topics related to confidence interval			二項比例大樣本信賴區間的缺點
			引言五：統計推論		第三次R在家實習	第三次R在家實習
7	30	31	二項比例的假設檢定：進階篇		用R實現二項比例的假設檢定
			二項比例的小樣本假設檢定		用R實現二項比例的假設檢定
			計算二項比例小樣本假設檢定的p值		第四次R在家實習	第四次R在家實習
8	04/06	04/07	二項比例的信賴區間：進階篇		用R實現二項比例的信賴區間
8	04/06	04/07	另一種p值：半p值		第五次R在家實習	第五次R在家實習
9	13	14	期中考（講義頁碼從第18頁開始的CHAPTER 1 Introduction，含這一章後面的練習題以及它的解答、R。）
10	20	21	另一種p值：半p值	離散數據分析法大綱
			介紹列聯表	瞭解分配
			列聯表的最大概似估計	R與列聯表
11	27	28	比例差距的檢定	設計多項試驗的問卷題目
			獨立與相依的抽樣設計	設計順序尺度的問卷題目
			相對風險	R與列聯表	第六次R在家實習	第六次R在家實習
12	05/04	05/05		輸入列聯表	包裝R程式碼（一言以蔽之）
				計算列聯表的摘要統計量	甲班的成果
				用R實現比例差距的檢定	乙班的成果
13	11	12	勝算比	討論第六次R在家實習
			適合度卡方檢定	討論第一次小考
			同質性卡方檢定	討論期中考	第七次R在家實習	第七次R在家實習
14	18	19	獨立性卡方檢定	chisq.test()的例子	R與適合度（goodness-of-fit）卡方檢定
			SPSS提供的數據分析初論	包裝勝算比的信賴區間	R與同質性卡方檢定
			瞭解分配	包裝卡方檢定	R與獨立性卡方檢定
			編碼問卷的結果		定義R的向量
			什麼時候用什麼分析方法？		定義R的矩陣
141/2	23	23	第二次小考（列聯表、比例差距的檢定、相對風險、勝算比、卡方檢定的R）
15	25	26	獨立性的概似比檢定	R與同質性卡方檢定、包裝卡方檢定	R與獨立性的概似比檢定
			標準化殘差	拿珍珠板	R與標準化殘差
			皮爾森殘差	pie()	R與皮爾森殘差
			線性趨勢檢定	barplot()	R與線性趨勢檢定
			費雪正確檢定		R與費雪正確檢定
16	06/01	06/02	內部審查	現場表演	檢討第二次小考
			書面報告基本要求
			SPSS(I)
17	08	09	談高中加入統計課程	講授意見調查
			第二次內部審查
			SPSS(II)
18	15	16	期末考（第二章後段、期末報告、R）

成果展投票結果

Mon, 22 Jun 2009 02:55:00 GMT

展場組別	其中一位成員	最後票數
1	陳建佑	5
2	趙玉婷	9
3	紀旻秀	9
4	王宇汶	15
5	張政傑	15
6	薛怡汎	37
7	鄭佳淇	29
8	史怡璿	26
9	蔡汶諺	26
10	賴炤君	4
11	劉憲學	22
12	侯佩瑢	26
13	林君亭	20
14	劉宏均	16
15	林予婷	5
16	黃思云	10
17	塗鈞勇	6
18	黃昱誠	2
19	吳懿倢	5
20	陳昱成	3
21	楊玉慈	20
22	陳威屹	14
23	王典倫	3
24	郭士嶧	29
25	黃俊霖	6
26	李銘峻	12
27	吳彥璋	9
28	吳忠諺	4
29	許閔傑	7
30	許世杰	16

2009期末考

Fri, 19 Jun 2009 06:38:00 GMT

答案欄（每一道題目佔4%。在這裡找不到答案者不計分。）注意：「單選」還是「複選」請自行判斷。

(1)\mbox{__a c d________}	(2)\mbox{___c_______}	(3)\mbox{___c_______}	(4)\mbox{___a_______}	(5)\mbox{___c_______}
(6) a	(7) a	(8) a	(9) c	(10) b
(11) a b c d	(12) b	(13) c	(14) b	(15) c
(16) a	(17) a	(18) b	(19) b c	(20) a b
(21) a c	(22) a	(23) a	(24) d	(25) a

以下哪一道指令被用來進行「適合度卡方檢定」？
1. chisq.test(c(1, 2, 3))
2. chisq.test(c(1, 2, 3), c(1, 2, 3))
3. chisq.test(c(1, 2, 3),, c(0.1, 0.3, 0.6))
4. chisq.test(matrix(c(1,2,3),1,3))
如果 chisq.test(x)是一道「同質性卡方檢定」的指令，那麼x是？
1. 行向量
2. 列向量
3. 矩陣
4. 以上皆是
這一道獨立性卡方檢定
```
chisq.test(rbind(c(1, 2, 3), c(1, 2, 3), c(1, 2, 3)))
```
的自由度是多少？
1. 9
2. 6
3. 4
4. 5
這一道指令
```
chisq.test(c(1, 2, 3))
```
的X^2是多少？
1. 1.0
2. 1.5
3. 2.0
4. 2.5
我們知道這一道獨立性卡方檢定
```
chisq.test(rbind(c(1, 2, 3), c(1, 2, 3), c(1, 2, 3)))
```
的X^2是「0」，所以它的p值（p-value）是多少？
1. 0.95
2. 0.5
3. 1.0
4. 1.1
同上一題，位置[1,1]那個位置的「皮爾森殘差」等於多少？
1. 0.0
2. 0.1
3. 0.2
4. 0.3
同上上一題，「概似比統計量G^2」等於多少？
1. 0.0
2. 0.5
3. 1.0
4. 1.5
繼續第6題，位置[1,1]那個位置的「標準化殘差」等於多少？
1. 0.0
2. 0.1
3. 0.2
4. 0.3
假設我有一個矩陣
```
matrix(c(3,1,1,3), 2, 2)
```
有興趣它的「勝算比」。請問勝算比的最大概似估計是多少？
1. 6.4
2. 5.4
3. 9.0
4. 9.5
同上題，用R得知關於勝算比雙尾費雪正確檢定的p值（p value）是「0.4857」。請問「勝算比大於1」之費雪正確檢定的p值是多少？
1. 0.4857
2. 0.2429
3. 0.1215
4. 0.0608
哪一道指令可以得到數據「c(1, 2, 3)」相對頻率的「圓餅圖」？
1. pie(c(1, 2, 3))
2. pie(c(1, 2, 3)/6)
3. pie(c(0.1, 0.2, 0.3))
4. pie(c(2, 4, 6))
哪一道指令可以得到數據「c(1, 2, 3)」相對頻率的「直條圖」？
1. barplot(c(1, 2, 3))
2. barplot(c(1, 2, 3)/6)
3. barplot(c(0.1, 0.2, 0.3))
4. barplot(c(2, 4, 6))
假設我有一個矩陣
```
matrix(c(3,0,1,4), 2, 2)
```
有興趣它的「勝算比」。請問勝算比的最大概似估計是多少？
1. 23
2. 22
3. 21
4. 20
同第9題，該表格的「獨立性卡方檢定」沒經過「葉氏校正」的X^2等於多少？
1. 1
2. 2
3. 3
4. 4
同第9題。2 \times 2表格的「葉氏校正$X^2$」
\sum_{i=1}^2 \sum_{j=1}^2 \frac{(|O_{ij} - E_{ij}| - 0.5)^2}{E_{ij}}
請計算該表格的葉氏校正X^2。
1. 0.3
2. 0.4
3. 0.5
4. 0.6
再一次利用2 \times 2表格
```
O = matrix(c(3,1,1,3), 2, 2)
```
請問指令「rSUM = apply(O, 1, sum)」得到
1. [1] 4 4
2. [1] 4 5
3. [1] 5 4
4. [1] 3 3
同上一題。指令「cSUM = apply(O, 2, sum)」得到
1. [1] 4 4
2. [1] 4 5
3. [1] 5 4
4. [1] 3 3
利用上兩題。指令「rSUM %*% t(cSUM) / sum(O)」得到該表格的
1. 觀察值
2. 期望值
3. 皮爾森殘差
4. 標準化殘差
哪幾個答案可以得到「同質性卡方檢定的X^2」?其中「x」跟「y」是觀察值向量，也是我們有興趣知道是否同質的兩個觀察值向量。
1. chisq.test(x,,y)
2. chisq.test(rbind(x,y))
3. O = cbind(x, y); chisq.test(O)
4. 以上皆是
假設你的伯努利數據如下
```
1,0,0,1,1,1
```
請問成功機率p的最大概似估計是多少？
1. 4/6
2. 2/3
3. 1/3
4. 1/2
假設你有以下這樣的數據
滿意普通不滿意
同意 1 2 3
不同意 7 8 9
普通 4 5 6
如果想要進行「線性趨勢檢定」，你的「列聯表」必須等於？
1. 矩陣
```
matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9), 3, 3)
```
2. 矩陣
```
matrix(c(1,7,4,2,8,5,3,9,6), 3, 3)
```
3. 矩陣
```
matrix(c(1,4,7,2,5,8,3,6,9), 3, 3)
```
4. 矩陣
```
matrix(c(1,2,3,7,8,9,4,5,6), 3, 3)
```
已知線性趨勢檢定的統計量如下
M^2 = (n_{..} - 1) \times \left(\frac{\sum_{i=1}^r \sum_{j=1}^c (u_i - \bar u)(v_j - \bar v) \frac{n_{ij}}{n_{..}}}{\sqrt{[\sum_{i=1}^r (u_i - \bar u)^2 \frac{n_{i.}}{n_{..}}][\sum_{j=1}^r (v_j - \bar v)^2 \frac{n_{.j}}{n_{..}}]}}\right)^2
進一步假設，u_1 (\mbox{滿意}) = 1, u_2 (\mbox{普通}) = 2, u_3 (\mbox{不滿意}) = 3, v_1 (\mbox{同意}) = -1, v_2 (\mbox{普通}) = 0, v_3 (\mbox{不同意}) = 1。請問上一題表格的
\sum_{i=1}^r \sum_{j=1}^c (u_i - \bar u)(v_j - \bar v) \frac{n_{ij}}{n_{..}}
等於多少？
1. 0.00
2. 0.05
3. 0.10
4. 0.15
（繼續第22題）請問上一題表格的M^2等於多少？
1. 0.00
2. 0.05
3. 0.10
4. 0.15
以下哪一個「標準化殘差」，你認為太不尋常了！
1. 0
2. -1
3. 4
4. 5
請利用第21題的數據，請問兩道問題都回答「普通」的機率之最大概似估計是多少？
1. 1/9
2. 2/9
3. 3/9
4. 4/9

分析數據的樣板

Tue, 26 May 2009 08:15:00 GMT

library(ISwR)

# 呼叫數據集【juul】
data(juul)

# 編輯修改數據
juul = edit(juul)

# 把數字變成【因子的水準（變成符號不再是數字）】並且加註標簽
juul$sex = factor(juul$sex, labels = c("M", "F"))
juul$menarche = factor(juul$menarche, labels = c("No", "Yes"))
juul$tanner = factor(juul$tanner, labels = c("I","II","III","IV","V"))

# 摘要這一份數據集
summary(juul)

# 摘要【性別（sex）】的頻率表
table(juul$sex)

# 製作變數【sex】跟變數【menarche】的列聯表
table(juul$sex, juul$menarche)

# 製作變數【menarche】跟變數【tanner】的列聯表
table(juul$menarche, juul$tanner)

# 製作變數【sex】跟變數【tanner】的列聯表
sex.tanner = table(juul$sex, juul$tanner)
sex.tanner

      I  II III  IV   V
  M 291  55  34  41 124
  F 224  48  38  40 204

tanner.sex = table(juul$tanner, juul$sex)
tanner.sex

        M   F
  I   291 224
  II   55  48
  III  34  38
  IV   41  40
  V   124 204

# 摘要邊際表
margin.table(tanner.sex)
margin.table(tanner.sex, 1)
margin.table(tanner.sex, 2)

# 摘要邊際比例
prop.table(tanner.sex)
prop.table(tanner.sex, 1)
prop.table(tanner.sex, 2)

# 一樣的效果
tanner.sex / sum(tanner.sex)

# 數據
caff.marital = matrix(c(652,1537,598,242,36,46,38,21,218,327,106,67), nrow = 3, byrow = TRUE)
# 看長相
caff.marital
# 加註【行標簽】跟【列標簽】
dim(caff.marital)
colnames(caff.marital) = c("0","1-150","151-300",">300")
rownames(caff.marital) = c("Married","Prev. Married","Single")
# 再看一次長相
caff.marital

# 直條圖【barplot()】
total.caff = margin.table(caff.marital, 2)
total.caff

# 畫圖了
require(grDevices)
barplot(total.caff)

## 把畫面切割成四等分 
par(mfrow=c(2,2))

barplot(caff.marital, col = "white")

barplot(t(caff.marital), col = "white")

barplot(t(caff.marital), col = "white", beside = TRUE)

barplot(prop.table(t(caff.marital), 2), col = "white", beside = TRUE)

# 更多色彩
barplot(caff.marital, col = rainbow(20))
barplot(caff.marital, col = rainbow(10))

## 恢復不切割的畫面
par(mfrow=c(1,1))

# 卡方檢定
## 獨立性檢定
chisq.test(caff.marital)

## 適合度檢定
chisq.test(caff.marital[1,])

## 同質性檢定
chisq.test(rbind(caff.marital[1,], caff.marital[2,]))

# 其他分析辦法
## 利用R的套件
## 自行開發R的程式碼

2009第二次平常考

Mon, 25 May 2009 07:29:00 GMT

         姓名：                        學號：

請利用以下數據回答所有問題：

性別	A	B	C
男性	60	81	75
女性	75	87	86

假設【性別】是問卷的一道題目，而【A, B, C】是另一道題目的選項。研究者問了100位男性，也問了100位女性。那一道題目問的是

什麼原因造成青少年犯罪？

【A】the increasing gap in income between the rich and poor,
【B】the increase in the percentage of single-parent families,
【C】insufficient time spent by parents with their children,

(5%)\mbox{_________d___________}上述表格是一種多少乘多少的列聯表。
1. 4 \times 3、
2. 3 \times 4、
3. 3 \times 2、
4. 2 \times 3。
(5%)\mbox{_________d___________}假設上述表格放在一個R的矩陣（取名為crime），以下哪一道指令可以得到你眼睛看到的結果（上述表格的數字部份）？
1. matrix(c(60,81,75,75,87,86),3,2)、
2. matrix(c(60,81,75,75,87,86),2,3)、
3. matrix(c(60,75,81,87,75,86),3,2)、
4. matrix(c(60,75,81,87,75,86),2,3)。
(5%)\mbox{_________b___________}假設男性的答案放在【crime】的第一列，女性的答案放在【crime】的第二列。下列哪一道指令可以得到【男性答題之分配】與【女性答題之分配】一致的【同質性檢定】結果？
1. chisq.test(rbind(crime[,1], crime[,2]))
2. chisq.test(rbind(crime[1,], crime[2,]))
3. chisq.test(rbind(crime[1,], crime[,2]))
(5%)如果我想利用chisq.test()檢定【性別】與【犯罪原因】之【獨立性】，請問R怎麼寫？\mbox{_________chisq.test(crime)___________}
(5%)\mbox{_________b___________}那一道【A, B, C】選項的問題屬於
1. 單選題
2. 複選題
3. 人口統計
(5%)【crime】這個表格可以進行【獨立性檢定】嗎？請圈選並且寫下你的理由（沒有正確的理由不計分！）
1. 可以。原因：\mbox{____________________________________________________________}
2. 不可以。原因：\mbox{因為選項之間並沒有獨立。}

不管【crime】這個表格可不可以進行【獨立性檢定】，我們依舊可以請chisq.test()幫我們計算【獨立性檢定】相關的一些統計量。請用你的計算機驗證chisq.test()的結果：

	Pearson's Chi-squared test

data:  crime 
X-squared = 0.4276, df = 2, p-value = 0.8075

(5%)【X-squared = 0.4276】

O = crime
rSUM = apply(O, 1, sum)
cSUM = apply(O, 2, sum)
E = rSUM %*% t(cSUM) / sum(O)
XX = sum((O - E)^2 / E)
XX
[1] 0.4276426
> O
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   60   81   75
[2,]   75   87   86
> E
         [,1]    [,2]     [,3]
[1,] 62.84483 78.2069 74.94828
[2,] 72.15517 89.7931 86.05172

(5%)【df = 2】
```
(2 - 1)*(3 - 1) = 2
```

關於以下的指令跟結果：
```
> chisq.test(crime[1,])

	Chi-squared test for given probabilities

data:  crime[1, ] 
X-squared = 3.25, df = 2, p-value = 0.1969
```
1. 請用你的計算機驗證上述的結果：
  1. (5%)【X-squared = 3.25】
```
O = crime[1,]
E = sum(O) * rep(1/length(O), length(O))
XX = sum((O - E)^2 / E)
XX
[1] 3.25
> O
[1] 60 81 75
> E
[1] 72 72 72
```
  2. (5%)【df = 2】
```
3 - 1 = 2
```
2. (5%)\mbox{__________c__________}上述結果乃是利用chisq.test()進行哪一種檢定
  1. 獨立性檢定
  2. 同質性檢定
  3. 適合度檢定
3. (5%)假設上述檢定的【p-value】放在【p.value】內，請問【ifelse(p.value<0.05, TRUE, FALSE)】得到的答案是（沒有正確的理由不計分！）
  1. 【TRUE】。原因：\mbox{____________________________________________________________}
  2. 【FALSE】。原因：\mbox{0.1969 > 0.05}
(5%)寫下指令【chisq.test(crime[1,], p=c(6,7,8), rescale.p=TRUE)】的虛無假設
【計算欄】
```
p = c(6,7,8)
p = p / sum(p)
> p
[1] 0.2857143 0.3333333 0.3809524
```
【答案欄】
H_0: p_{m,1} = \mbox{6/21}, p_{m,2} = \mbox{7/21}, p_{m,3} = \mbox{8/21}
假設用題意的表格所定義的矩陣【crime】是一個2 \times 3的矩陣，
1. (5%)\mbox{__464______}指令【sum(crime)】的答案是多少？
2. (5%)\mbox{__135______}指令【sum(crime[1:2,1])】的答案是多少？
3. (5%)\mbox{__216______}指令【sum(crime[1,])】的答案是多少？
4. (5%)\mbox{__464______}指令【sum(crime[1:2,])】的答案是多少？
5. (5%)\mbox{__161______}指令【sum(crime[,3])】的答案是多少？
假設數據被合併為
性別 A 非A
男性 60 \mbox{_________156_______}
女性 75 \mbox{_________173_______}
1. (5%)在上面的表格補上遺漏的數字。
2. (5%)\mbox{____i____}計算【男性】對上【女性】答選項【A】的相對風險？（四捨五入到小數點第四位）【計算欄】
```
n11 = 60
n12 = 156
n21 = 75
n22 = 173
RR = (n11/(n11+n12)) / (n21/(n21+n22))
RR
[1] 0.9185185
```
  1. 0.9185
  2. 0.9184
  3. 0.9183
  4. 0.9182
3. (5%)\mbox{____ii____}利用網頁的符號n11, n12, n21, n22，誰是計算相對風險的R程式碼，【計算欄】
```
n11 = 60
n12 = 156
n21 = 75
n22 = 173
RR = (n11/(n11+n12)) / (n21/(n21+n22))
RR
```
  1. RRcrime = (n11/(n11+n21)) / (n21/(n21+n22))
  2. RRcrime = (n11/(n11+n12)) / (n21/(n21+n22))
  3. RRcrime = (n11/(n11+n22)) / (n21/(n12+n21))
  4. RRcrime = (n11/n12) / (n21/n22)
4. (5%)\mbox{____ii____}假設因為某種不知名的原因【男性哪一列的第二個數字等於0】，也就是說【n12 = 0 】，其他數字維持不變，請計算【男性】對上【女性】答選項【A】的勝算比？（四捨五入到小數點第四位）【計算欄】
```
n11 = 60
n12 = 0
n21 = 75
n22 = 173
OR0 = ((n11+0.5)*(n22+0.5)) / ((n12+0.5)*(n21+0.5))
OR0
[1] 278.0596
```
  1. 278.0595
  2. 278.0596
  3. 278.0597
  4. 278.0598

書面報告基本要求

Sun, 24 May 2009 14:22:00 GMT

紙本報告（投稿逢甲大學ePaper）

篇名頁（插入浮水印的位置）
中（英）文摘要與關鍵字
目錄
（圖目錄）
（表目錄）
報告本文（依章節順序）
1. 研究假設：報告各組發展研究假設的過程。
2. 研究工具、必須包含
  1. 問卷設計：提供問卷設計的完整流程，與最後的成果：問卷。
  2. 抽樣計畫：提供取得數據的抽樣計畫，含樣本數細節。有效問卷與無效問卷的份數。為什麼問卷是無效的？收集數據的工具。提供各組實地取得數據的證據。
  3. 分析方法：提供分析數據的細節。必須舉例說明。
  4. 軟體工具：提供各組分析用的R程式
3. 統計結論
  1. 提供R程式的輸出結果。
  2. 根據R的輸出，論述統計結論。
4. 評論
參考文獻
（附錄）

抽樣調查/統計資料分析

UploadLog

乙班的第一次R體驗

甲班的第一次R體驗

預定進度表（逢甲大學98學年度上學期）

介紹圖1-1

遊戲

Q&A

說明

抽樣的目標

指定參考

R的初體驗

教過的指令與函示

注意事項

評比計畫

考試題目可能來自

電影觀賞感言

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統計資料分析期末報告

【小而美】的主題：舉例說明

遊戲規則

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絕對要參考的參考文獻

課程簡介（逢甲大學98學年度上學期）

預定進度表（逢甲大學97學年度下學期）

最新消息(2009)

成果展投票結果

2009期末考

分析數據的樣板

2009第二次平常考

書面報告基本要求

紙本報告（投稿逢甲大學ePaper）

性別	A	非A
男性	60	\mbox{_________156_______}
女性	75	\mbox{_________173_______}

	滿意	普通	不滿意
同意	1	2	3
不同意	7	8	9
普通	4	5	6