1.9統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則

1、第 1 章,資料與統(tǒng)計,本章內(nèi)容,1.1 商業(yè)與經(jīng)濟(jì)上的應(yīng)用1.2 資料1.3 資料來源1.4 敘述統(tǒng)計1.5 統(tǒng)計推論1.6 分析,2,本章內(nèi)容,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘1.8 電腦與統(tǒng)計分析1.9 統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則,3,何謂統(tǒng)計？,統(tǒng)計 (statistics) 一詞可以稱作數(shù)值資料，如平均值、中位數(shù)、百分比和最大值，有助於我們瞭解各種商業(yè)和經(jīng)濟(jì)狀況。廣義來說，統(tǒng)計學(xué)是一門蒐集、分析、呈現(xiàn)及解釋資

2、料的藝術(shù)和科學(xué)。,4,第1章 資料與統(tǒng)計 第3頁,1.1商業(yè)與經(jīng)濟(jì)上的應(yīng)用,會計上的應(yīng)用財務(wù)上的應(yīng)用行銷上的應(yīng)用生產(chǎn)上的應(yīng)用經(jīng)濟(jì)上的應(yīng)用資訊系統(tǒng),第1章 資料與統(tǒng)計 第3-4頁,5,會計上的應(yīng)用,會計師事務(wù)所為顧客做帳目稽核時，會利用統(tǒng)計抽樣程序。例如，審計員的一般作法是選擇一部分帳目，稱之為樣本。在檢閱這些樣本帳目的正確性後，審計員便做出資產(chǎn)負(fù)債表上的應(yīng)收帳款總數(shù)是否可以接受的決定。,6,第1章 資料與統(tǒng)計

3、第3頁,財務(wù)上的應(yīng)用,財務(wù)分析師運用各種統(tǒng)計資訊做為投資建議的依據(jù)。例如，根據(jù)《華爾街日報》的報導(dǎo)，標(biāo)準(zhǔn)普爾500 (S&P 500) 的公司平均股息收益率是 2%。微軟 (Microsoft) 的股息收益率是 1.95%。有關(guān)微軟的相關(guān)資訊可以幫助財務(wù)分析師針對微軟之股票，做出買進(jìn)、賣出或繼續(xù)持股的建議。,,,第1章 資料與統(tǒng)計 第4頁,7,行銷上的應(yīng)用,在行銷研究實務(wù)中，經(jīng)常利用結(jié)帳櫃臺的電子掃描器來蒐集市場資料。例

4、如，在檢閱銷貨資料及促銷活動的統(tǒng)計資料後，品牌經(jīng)理能更瞭解促銷活動和銷售量之間的關(guān)係。這樣的分析可以為未來眾多商品建立更有效的行銷策略。,第1章 資料與統(tǒng)計 第4頁,8,生產(chǎn)上的應(yīng)用,由於對品質(zhì)的強(qiáng)調(diào)，使得品質(zhì)管理成為統(tǒng)計學(xué)在生產(chǎn)作業(yè)的重要應(yīng)用之一。琳瑯滿目的統(tǒng)計品質(zhì)管制圖常被用來監(jiān)控生產(chǎn)製程的產(chǎn)出。假設(shè)有部機(jī)器用於裝填容量 12 盎司的飲料，生產(chǎn)線上的作業(yè)人員定期抽取罐裝飲料為樣本，並計算樣本的平均容量。經(jīng)由適當(dāng)?shù)亟忉專?x-b

5、ar 圖可以幫助判斷是否必須修正製程。,第1章 資料與統(tǒng)計 第4頁,9,經(jīng)濟(jì)上的應(yīng)用,經(jīng)濟(jì)學(xué)家通常要預(yù)測未來的經(jīng)濟(jì)狀況或相關(guān)發(fā)展趨勢，他們運用許多統(tǒng)計資訊進(jìn)行這方面的預(yù)測。例如，經(jīng)濟(jì)學(xué)家運用諸如生產(chǎn)者物價指數(shù)、失業(yè)率和產(chǎn)能使用率等統(tǒng)計指標(biāo)來預(yù)估通貨膨脹率。將這些統(tǒng)計指標(biāo)輸入可以預(yù)測通貨膨脹率的電腦預(yù)測模型，以得到預(yù)測值。,第1章 資料與統(tǒng)計 第4頁,10,資訊系統(tǒng),各式各樣的統(tǒng)計資訊可協(xié)助系統(tǒng)管理者評估電腦網(wǎng)絡(luò)的效能，包括區(qū)域

6、網(wǎng)絡(luò)、廣域網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)段、企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)路及其他通訊系統(tǒng)。有助於系統(tǒng)管理者更瞭解電腦網(wǎng)路，也可進(jìn)行更好的管理。,第1章 資料與統(tǒng)計 第4-5頁,11,1.2 資料,資料(data)是指經(jīng)由蒐集、分析及彙總而得的，做為說明與解釋之用的事實與數(shù)值。為特定研究目的蒐集的所有資料可稱為資料集(data set)。,第1章 資料與統(tǒng)計 第5頁,12,元素、變數(shù)及觀察值,元素(element)指的是資料蒐集的實體 (entities)。變數(shù)(v

7、ariable)代表元素中某個屬性。資料是由研究中所蒐集個別元素的所有變數(shù)之衡量值，對特定元素所蒐集的一組衡量值就稱為觀察值(observation)。,第1章 資料與統(tǒng)計 第5頁,13,衡量尺度,名目尺度(nominal scale)順序尺度(ordinal scale)區(qū)間尺度(interval scale)比例尺度(ratio scale),第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,14,名目尺度,當(dāng)變數(shù)的資料是用來表示元素屬性

8、的標(biāo)記或名稱時，稱此衡量尺度是名目尺度(nominal scale)。例如，表 1.1 的變數(shù) WTO 狀態(tài)就是名目尺度的變數(shù)，因為這個變數(shù)的值如「Member」與「Observer」都是標(biāo)記，用來表示該國在世界貿(mào)易組織的會員狀態(tài)。,15,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,名目尺度,為了方便蒐集資料，以及日後將資料輸入電腦的方便考量，我們可以用 1 來表示 WTO 的會員， 2 表示 WTO 觀察員。即使以數(shù)值符號形式來表示資料，但仍是

9、名目尺度。,16,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,順序尺度,如果變數(shù)具有名目尺度的特性，而且資料的順序是有意義的，此衡量尺度是順序尺度(ordinal scale)。例如，參考表 1.1的資料，惠譽(yù)國際信用平等的衡量值就是順序尺度。從 AAA到 F的評等標(biāo)記可以由表示最佳評比的 AAA排序到最差的 F。評等所用的字母標(biāo)記具有名目尺度的特性。,17,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,順序尺度,此外，資料還可排序或根據(jù)評等排出高低，因此，這

10、是順序尺度。請注意，順序尺度的資料常以數(shù)值符號來表示。例如，你的班級在校內(nèi)的評比。,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,18,區(qū)間尺度,如果變數(shù)具有順序尺度的特性，而且觀察值之間的間隔有固定的衡量單位，這個變數(shù)的衡量尺度是區(qū)間尺度(interval scale)。區(qū)間尺度的資料一定以數(shù)值表示。例如，大學(xué)入學(xué)申請時的重要參考——學(xué)業(yè)成就測驗 (Scholastic Aptitude Test, SAT) 的分?jǐn)?shù)就是區(qū)間尺度的資料。,第1章

11、 資料與統(tǒng)計 第7頁,19,區(qū)間尺度,例如，三個學(xué)生的 SAT 分?jǐn)?shù)分別是 620、550 及 470。我們可以由高到低依序排列，所以它們具有順序尺度的特性。同時，分?jǐn)?shù)間的差距也有意義。例如，第一位學(xué)生的成績高於第二位學(xué)生 70 分 (620－550＝70)，第二位學(xué)生的成績高於第三位學(xué)生 80 分 (550－470＝80) 。,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,20,比例尺度,如果變數(shù)具有區(qū)間尺度的特性，而且觀察值之間的比例是有意義

12、的，則此變數(shù)的衡量尺度是比例尺度(ratio scale)。與距離、高度、重量及時間有關(guān)的變數(shù)都是使用比例尺度。這種尺度的條件之一是必須包含零值。零值表示在零點時，該變數(shù)不包含任何東西。,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,21,比例尺度,例如，汽車成本即是一例。成本為零表示汽車沒有成本，是免費的。此外，如果比較兩部汽車的成本，例如，第一部是 $30,000，第二部是 $15,000，我們可以說第一部汽車的成本是第二部汽車的30,000/

13、15,000 = 2倍。,第1章 資料與統(tǒng)計 第7頁,22,類別及定量資料,資料分成類別資料或定量資料。根據(jù)某特定類別將資料集合成群的稱為類別資料(categorical data) 。類別資料使用名目或順序尺度，可以是數(shù)值也可以是非數(shù)值。使用數(shù)值表示數(shù)量多少的是定量資料 (quantitative data)。定量資料則使用區(qū)間或比例尺度。,第1章 資料與統(tǒng)計 第8頁,23,類別和定量資料,類別變數(shù)(categorical

14、 variable) 是有類別資料的變數(shù)，定量變數(shù)(quantitative variable) 是有定量資料的變數(shù)。對特定變數(shù)而言的統(tǒng)計方法，視資料屬性是類別或定量而定。如果是類別變數(shù)，可以使用的統(tǒng)計分析相當(dāng)有限。我們可以將觀察值分類，計算每個類別的觀察值個數(shù)，或計算各個類別觀察值個數(shù)占整體觀察值個數(shù)的比例。,第1章 資料與統(tǒng)計 第8頁,24,類別和定量資料,即使類別資料以數(shù)值表示，諸如加、減、乘、除等算術(shù)運算都沒有意義。算

15、術(shù)運算對定量變數(shù)是有意義的。例如，可以將定量資料相加，再除以觀察值個數(shù)，即得出平均數(shù)。這個平均數(shù)通常是有意義的，而且容易解釋。一般而言，資料屬性是定量時，有較多的統(tǒng)計分析方法可供選擇。,第1章 資料與統(tǒng)計 第8頁,25,第1章 資料與統(tǒng)計,衡量尺度,類別資料,定量資料,數(shù)值,數(shù)值,非數(shù)值,資料,名目尺度,順序尺度,名目尺度,順序尺度,區(qū)間尺度,比例尺度,,26,橫斷面和時間序列資料,橫斷面資料 (cross-sectional d

16、ata)是在相同或幾乎相同時點所蒐集的資料。表 1.1 中的資料是相同時點的 60 個世界貿(mào)易組織成員國的五個變數(shù)的資料，所以是橫斷面資料。,27,第1章 資料與統(tǒng)計 第8頁,橫斷面和時間序列資料,時間序列資料 (time series data) 則是數(shù)個不同時期的資料。圖 1.1 顯示 2009 年到 2014 年間，一般汽油的每加侖平均價格。2009 年1 月到 2011 年 5 月間的油價穩(wěn)定上漲，之後價格有較多波動，2

17、014 年 10 月每加侖平均價格 $3.12。,28,第1章 資料與統(tǒng)計 第8頁,橫斷面和時間序列資料,第1章 資料與統(tǒng)計 第9頁,29,評註,觀察值是資料集的每個元素的一組測量值，所以觀察值個數(shù)一定等於元素個數(shù)。每一元素的測量值個數(shù)等於其變數(shù)個數(shù)。因此，資料集裡資料值的總個數(shù)等於資料集的元素個數(shù)乘上變數(shù)個數(shù)。定量資料可能是離散 (discrete) 或連續(xù) (continuous) 。定量資料衡量的數(shù)值若是可數(shù) (例如，5

18、 分鐘內(nèi)的來電數(shù))，就是離散的；定量資料衡量的數(shù)值若為不可數(shù) (例如，重量或時間)，則為連續(xù)的，因為任兩個可能數(shù)值間都不是斷開的，也就是說可以在任兩個數(shù)值間找到其他可能的數(shù)值。,30,第1章 資料與統(tǒng)計 第9頁,1.3 資料來源,第1章 資料與統(tǒng)計 第11頁,31,既有資料,1.3 資料來源,第1章 資料與統(tǒng)計 第11頁,32,既有資料,圖1.3 美國勞工統(tǒng)計局首頁,第1章 資料與統(tǒng)計 第12頁,33,觀察研究,在觀察

19、研究 (observational study) 中，只是觀察特定環(huán)境中發(fā)生的事情，對一個或更多感興趣的變數(shù)記錄資料，再對資料進(jìn)行統(tǒng)計分析。調(diào)查 (survey) 及公共意見民調(diào)也是常見的觀察研究。對抽菸者與非抽菸者的研究是一種觀察研究，因為研究人員並未決定或控制誰是抽菸者或誰是非抽菸者。,34,第1章 資料與統(tǒng)計 第12頁,實驗,觀察研究與實驗的關(guān)鍵差異在於實驗必須在控制的條件下進(jìn)行。因此，與既有來源或觀察研究得到的資料相比，

20、由設(shè)計良好的實驗得到的資料，通常能提供更多資訊。統(tǒng)計學(xué)處理的實驗類型，通常是由判定感興趣的變數(shù)開始。找出一個或更多的變數(shù)並加以控制，因此可以得到其他變數(shù)如何影響研究人員感興趣的主要變數(shù)的相關(guān)資料。,第1章 資料與統(tǒng)計 第12-13頁,35,時間與成本的議題,想利用資料與統(tǒng)計分析來幫助制定決策，必須清楚取得資料所需花費的時間與成本。若時間緊迫，則利用既有資料較可行。若重要資料無法得自既有來源，就必須考慮獲取資料額外所需花費的時間與成

21、本。一般而言，決策者應(yīng)該考慮統(tǒng)計分析對決策過程的貢獻(xiàn)。取得資料與隨之而來的統(tǒng)計分析所花費的成本，不應(yīng)超過協(xié)助決策時所創(chuàng)造的效益。,36,第1章 資料與統(tǒng)計 第13頁,資料取得的錯誤,管理者應(yīng)該隨時注意統(tǒng)計研究中資料錯誤的可能性。使用錯誤資料比完全不使用這些資料來得更糟。只要取得之資料值與經(jīng)過正確程序取得的真實資料值不符合，就發(fā)生資料取得的錯誤。此類錯誤有幾種可能，例如，訪談員可能記錄錯誤，把 24 歲記成 42 歲，或是受訪者誤

22、解題意而做出不切題的回答。有經(jīng)驗的資料分析人員會很謹(jǐn)慎地蒐集與記錄資料，以防止錯誤發(fā)生。可藉由特別程序來檢查資料的內(nèi)部一致性。,第1章 資料與統(tǒng)計 第13頁,37,1.4敘述統(tǒng)計,以表格、圖形或數(shù)字彙總的資料，稱為敘述統(tǒng)計 (descriptive statistics)。,第1章 資料與統(tǒng)計 第13頁,38,實例,表 1.1 的資料集，其中有 60 個世界貿(mào)易組織成員國的相關(guān)資料。我們可利用敘述統(tǒng)計的方法彙總此資料集。例如

23、，變數(shù)之一的惠譽(yù)信用評等展望是表示該成員國在未來 2 年國家信用評等的可能走向?；葑u(yù)信用評等展望可以是負(fù)向、穩(wěn)定或正向。表 1.4 將此變數(shù)的資料以表格形式彙總，相同資料的圖形表示在圖 1.4，稱為長條圖。以表格與圖形彙總資料可使資料更容易解釋。從表 1.4 與圖 1.4 可以看出，約 65% 的成員國的惠譽(yù)評等展望是穩(wěn)定，展望為負(fù)向或正向的國家則大致相同，各占 18.3% 及 16.7%。,第1章 資料與統(tǒng)計 第13-14頁,

24、39,實例,第1章 資料與統(tǒng)計 第14頁,40,第1章 資料與統(tǒng)計 第14頁,圖1.4 60個世界貿(mào)易組織成員國的惠譽(yù)信用評等展望的長條圖,41,第1章 資料與統(tǒng)計 第14頁,圖1.5 60 個世界貿(mào)易組織成員國的平均每人生產(chǎn)毛額的直方圖,42,實例,表 1.1 的定量變數(shù)，即平均每人生產(chǎn)毛額的圖形彙整如圖 1.5，稱為直方圖?？梢杂芍狈綀D清楚地看出， 60 個成員國的平均每人生產(chǎn)毛額介於 $0 到 $60,000，高度

25、集中於 $10,000 到 $20,000。只有一個成員國超過 $50,000。,第1章 資料與統(tǒng)計 第14-15頁,43,實例,除了表格與圖形之外，亦常使用數(shù)值的敘述統(tǒng)計來彙總資料。最常用的衡量值是平均數(shù)(average 或mean)。我們可以計算表 1.1 中 60 個成員國的平均每人生產(chǎn)毛額，只要加總 60 個成員國的平均每人生產(chǎn)毛額後，再除以 60，即可得到 60 個成員國的平均每人生產(chǎn)毛額為$21,387 。平均數(shù)可顯示資

26、料集的中央趨勢或資料集的中央位置。,第1章 資料與統(tǒng)計 第15頁,44,1.5統(tǒng)計推論,母體(population)是研究中所有元素所成之集合。樣本(sample)是母體的部分集合。統(tǒng)計學(xué)的主要貢獻(xiàn)之一是利用由樣本所得的資料對母體特性做估計與假設(shè)檢定，這種程序就是統(tǒng)計推論(statistical inference)。蒐集整個母體的資料進(jìn)行調(diào)查，稱為普查(census)。蒐集樣本的資料進(jìn)行調(diào)查，稱為抽樣調(diào)查(sample

27、survey)。,,,,第1章 資料與統(tǒng)計 第15頁,45,圖1.6 以 Norris 電子公司為例的統(tǒng)計推論過程,第1章 資料與統(tǒng)計 第16頁,46,1.6 分析,分析(analytics) 是種科學(xué)程序，將資料轉(zhuǎn)換為制定更佳決策的洞察力。分析工具可由資料創(chuàng)造洞見、提升預(yù)測能力、幫助量化風(fēng)險、找出更好的決策方案。一般而言，分析方法分為三大類：敘述分析、預(yù)測分析，以及規(guī)範(fàn)分析。 敘述分析(descriptive anal

28、ytics) 是描述發(fā)生於過去的事實的分析技術(shù)，如資料查詢、報告、敘述統(tǒng)計、資料可視化、資料儀表板，以及基本的 what-if 工作表模式。預(yù)測分析(predictive analytics) 的技術(shù)是以模型建構(gòu)過去資料來預(yù)測未來，或評估一個變數(shù)對其他變數(shù)的影響。規(guī)範(fàn)分析(prescriptive analytics) 是一組可以幫助找到最佳行動方案的技術(shù)。,第1章 資料與統(tǒng)計 第16-17頁,47,1.7 資料探勘,借助讀卡

29、機(jī)、條碼掃描器及銷售時點系統(tǒng)，許多公司每天都可以獲取大量統(tǒng)計資料。即使是運用觸控螢?zāi)粊硖幚眍櫩忘c餐及結(jié)帳的地區(qū)型小餐廳，蒐集到的資料也很可觀。對大型的零售公司而言，要完成將蒐集的資料概念化，並瞭解如何運用這些資料以提升獲利的可能，是一大挑戰(zhàn)。,第1章 資料與統(tǒng)計 第17頁,48,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,諸如沃爾瑪?shù)拇笮土闶鄣辏刻斓慕灰踪Y料有 2000 萬到 3000 萬筆；電信公司如法國電信 (France Telecom)

30、及 AT&T，每天則有 3 億筆通信紀(jì)錄；威士卡(Visa)信用卡組織每秒處理的信用卡交易達(dá)6,800 筆，約是每天 6800 萬筆紀(jì)錄。,第1章 資料與統(tǒng)計 第17頁,49,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,現(xiàn)在常將較大型且複雜的資料集合稱為大數(shù)據(jù) (big data) 。許多資料分析師將大數(shù)據(jù)定義為具有3V 性質(zhì)的資料：數(shù)量 (volume) 是指可用資料的總量速度 (velocity) 是指蒐集與處理資料的速率多樣性

31、 (variety) 則是指不同的資料類型,50,第1章 資料與統(tǒng)計 第18頁,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,資料倉儲 (data warehousing) 一詞是指取得、儲存與維護(hù)資料的程序。分析倉儲中的資料可能獲得產(chǎn)生新策略，並使組織獲得更高利潤的決定。,51,第1章 資料與統(tǒng)計 第18頁,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,資料探勘 (data mining) 是一種方法，可以運用在大量資料庫中以開發(fā)出有利決策的資訊運用來自統(tǒng)計、數(shù)學(xué)

32、及電腦科學(xué)的綜合程序，分析人員「探勘倉庫中的資料」(mine the data)，並將之轉(zhuǎn)換成有用的資訊，因此名為資料探勘。雖然使用者只用最一般甚至模糊的提問，但最有效率的資料探勘系統(tǒng)可運用自動程序由資料庫中萃取資訊。而且資料探勘軟體將發(fā)現(xiàn)隱藏的預(yù)測性資訊的程序予以自動化，過去這些程序需要人員來進(jìn)行分析。,第1章 資料與統(tǒng)計 第18頁,52,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,資料探勘的主要運用者是非常以顧客為中心的公司，例如，零售事業(yè)、

33、金融機(jī)構(gòu)及溝通公司。資料探勘已成功地協(xié)助諸如亞馬遜 (Amazon) 及邦諾書店 (Barnes & Noble) 找出已購買某種商品的顧客可能會購買的其他相關(guān)商品。當(dāng)一名顧客登入公司網(wǎng)站並購買商品後，網(wǎng)站使用彈出式視窗提醒顧客可能願意加購的商品。另一個資料探勘的應(yīng)用則是，辨識出在某特定的購物行程中可能花費超過 $20 的顧客。這些顧客可能會收到特別的電子郵件或是定期的郵件折扣優(yōu)惠，以鼓勵他們在折扣期結(jié)束前再次進(jìn)行採購。,第

34、1章 資料與統(tǒng)計 第18頁,53,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,資料探勘的技術(shù)相當(dāng)依賴諸如多元迴歸、羅吉斯迴歸及相關(guān)性等統(tǒng)計方法。但是，它將這些方法與涉及人工智慧和機(jī)器學(xué)習(xí)的資訊科學(xué)做了創(chuàng)造性的整合，使資料探勘變得有效率。要建置由甲骨文 (Oracle)、Teradata 及SAS 等公司開發(fā)的商用資料探勘套裝軟體需要投入相當(dāng)?shù)臅r間與金錢。,第1章 資料與統(tǒng)計 第18頁,54,1.7 大數(shù)據(jù)與資料探勘,找到一個適用於某特定統(tǒng)計

35、樣本的模型，不必然表示此模型也能可靠地適用於其他樣本。評估模型可靠度的常用統(tǒng)計方法是將樣本一分為二，分為：訓(xùn)練資料集及檢驗資料集。另一方面，關(guān)於資料探勘應(yīng)用的警告是，由於有如此大量的可用資料，會有過度配適模型的風(fēng)險，以致出現(xiàn)誤導(dǎo)的關(guān)聯(lián)或因果關(guān)係的結(jié)論。謹(jǐn)慎地解釋資料探勘的結(jié)果，並且進(jìn)行附加的檢驗將可避免此一陷阱。,第1章 資料與統(tǒng)計 第18-19頁,55,1.8 電腦與統(tǒng)計分析,統(tǒng)計學(xué)家常使用電腦軟體進(jìn)行需要大量資料的統(tǒng)計運

36、算。例如，計算 Norris 電子公司 200 個燈泡的平均壽命 (見表 1.5)，如果沒有電腦的幫忙，計算過程相當(dāng)繁瑣。章末的附錄裡會逐步說明如何使用 Excel 進(jìn)行該章所介紹的統(tǒng)計分析。,第1章 資料與統(tǒng)計 第19頁,56,1.9 統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則,在統(tǒng)計研究中有各種不同形式的不道德行為，包括：不適當(dāng)?shù)某闃硬贿m當(dāng)?shù)馁Y料分析誤導(dǎo)人的圖形不適當(dāng)?shù)膹≌y(tǒng)計資料統(tǒng)計結(jié)果的偏差解釋,第1章 資料與統(tǒng)計 第19頁,57

37、,1.9 統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則,當(dāng)你開始自己的統(tǒng)計工作時，我們鼓勵你在蒐集資料、進(jìn)行分析、口頭報告及書面報告時都能公平、詳盡、客觀和中立。做為統(tǒng)計資料的消費者，你也應(yīng)該能瞭解其他人可能出現(xiàn)的不道德統(tǒng)計行為。,第1章 資料與統(tǒng)計 第19頁,58,1.9 統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則,美國的最重要的統(tǒng)計專業(yè)組織——美國統(tǒng)計學(xué)會 (American Statistical Association) 建立了名為「統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則」 (Ethical

38、 Guidelines for Statistical Practice) 的報告，以協(xié)助統(tǒng)計實務(wù)工作者進(jìn)行合乎道德的決策，並協(xié)助學(xué)生學(xué)習(xí)如何負(fù)責(zé)任地執(zhí)行統(tǒng)計工作。,第1章 資料與統(tǒng)計 第19頁,59,1.8　統(tǒng)計實務(wù)的倫理守則,該報告包含八大領(lǐng)域的 67 條守則。八大領(lǐng)域包含：專業(yè)主義；對出資者、客戶及雇主的責(zé)任；對出版品及證據(jù)的責(zé)任；對研究主體的責(zé)任；對研究同僚的責(zé)任；對其他統(tǒng)計學(xué)者及統(tǒng)計工作者的責(zé)任；對不當(dāng)行為指