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【為什麼實務界問卷很常用複選題,學界卻很少複選題?】

12/1/2019

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實務界重視的就是快速找到解決之道並執行之,學術界則是用比較嚴謹的方式求答案。

複選題可以快速得知大部分的受試者之共識🙋‍♀️🙋‍♂️

譬如,消費者對漢堡口味的偏愛做複選題分析,他就可以告訴我:一般來說,受試者會平均選三個選項,第一是大堡堡,第二名是起士堡,第三名是魚堡,那這三種就是主力產品,然後就能針對這些產品極力宣傳✨
其實,我們也可以分別針對這些口味去測量顧客偏愛程度,然後進行平均數的檢定,找出最高平均數的口味;但實務業者很少這樣做,因為很浪費時間,且顧客要填很多題目😕

但若使用複選題,就不能做統計檢定,讓結果比較沒那麼客觀與嚴謹。

所以,實務界因複選題的效率性愛上了複選題,學術界則因為複選題無法進行統計檢定所以不怎麼愛🙏

你想知道複選題怎麼編碼嗎?你想知道複選題要做什麼分析嗎?
立即點選下面連結學更多!👍
https://www.facebook.com/wushistatistis/videos/413141762853574/
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December 01st, 2019

12/1/2019

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迴歸分析有一目的在於預測,也就是用自變數的值去預測應變數的平均。

譬如說,我們問每問同學的讀書時間(天)並記錄每位同學在管理數學的考試成績,樣本有50位(隨機從全校管理數學課程班級中去抽樣)📝
那假設我們發展出來的樣本迴歸模式是 yhat=10+3x,我就會想要用這個式子去預測,若讀書時間為24天那預測的平均成績就是10+3*24=82,真的是這樣嗎?😵

如果我們發展迴歸式時所用的自變數範圍只有1-10,請問代入24合理嗎?這叫做迴歸模式的extrapolation(外插),這有什麼危險?⚠️

會不會當自變數超過10,迴歸模式已經不是直線了呢?
如果是這樣,那你外插就不準了。❌

記住,迴歸模式在自變數值範圍內預測(interpolation)是比較安全的,超過範圍就危險囉 (extrapolation)!

一起簡單學做的好!👍

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    鬍鬚曾,政大博士,為人和善客氣,看起來呆呆萌萌的,喜歡分享簡單統計知識,熱心幫助有需要的人,做事認真,常常忘記要照顧自己

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