範例參考區
此為
範例參考區
，使用者可參考下表中的範例簡介並點選進入各範例的詳細說明來決定最適合你的資料分析方法。
說明
當我們欲了解變數間是否有因果關係時，必須先區分出因與果的對象，這個因在統計分析裡面稱為自變數，指的是會影響或干擾其他變數結果的變數，自變數原文為independent variable或是predictor，故也稱為獨立變數或是預測變數；而統計分析裡的果則是稱為依變數，會受到外在其它變數影響的一方即是依變數，而依變數為dependent variable或是response variable，稱為相依變數或反應變數。在進行分析前，須先了解依變數的類型方可選擇適當的統計方法，若依變數為連續型變數，適合以簡單迴歸分析(simple regression analysis)來分析；若依變數為類別型變數，則適合以簡單邏輯斯迴歸分析(simple logistic regression analysis)分析。
輔助範例
範例
內容
依變數種類
建議分析方法
C-1
圖書館借書服務的分析
連續變數
Q1. 簡單迴歸分析(simple regression analysis)
C-2
廣告效益的研究
連續變數
Q1. 簡單迴歸分析(simple regression analysis)
C-3
飛機零件O環的受溫效應
類別變數
Q1. 簡單邏輯斯迴歸分析 (simple logistic regression analysis)
範例C-1：圖書館借書服務的分析
閱讀是一個相當好習慣，有許多研究結果指出閱讀可以增進創造力、想像力與獨立思考能力，在幼兒身體發展的初期，需要不斷的刺激他們的神經元，而閱讀正是一個很好的刺激活動。良好的閱讀習慣是人類累積知識的一種方法，藉由閱讀學習前人所留下來寶貴的知識不斷的促使人類文明與科技進步。在世界上許多生活水準高的國家，其人民閱讀的風氣非常盛行，西方有一句諺語說，打開一本書，你就打開了一個世界，由此可知他們對於閱讀的重視程度。某圖書館館長為了提升附近居民的閱讀風氣，鼓勵民眾像圖書館借書閱讀，希望先了解民眾使用圖書館的習慣。由於現在的圖書館並不僅有圖書出借等單一功能，還提供有許多其他性質的服務，該館長想了解使用圖館的人數越多，是否意味著館內圖書借出的次數也越多，還是民眾僅利用圖書館其他設施。他收集了該館30天的每天入館人數及當天圖書的借出次數，資料列於表中。
表：圖書館入館人次與圖書借出次數分配表
天數
1
2
3
4
5
6
...
28
29
30
入館人數
655
521
638
601
529
550
...
668
530
588
借出次數
211
150
188
168
140
199
...
200
168
179
Q1：
館長想了解影響圖書館圖書借出率的原因，是否跟圖書館入館人數有關聯性?是否越多人使用圖書館代表越多的人借閱書籍呢?
問題解析
：此處想了解圖書館入館人數與圖書的借出率是否有關係，並找出影響圖書借出率的原因，是否受到圖書館的入館人數多寡的影響，且影響的程度為何，可探討"圖書館入館人數是否會影響圖書的借出率?"。
統計方法
：此問題中有兩個變數，分別是入館人數與圖書的借出次數(兩個變數，探討因果關係，建議選擇
雙變數分析II
)。此資料中想了解使用圖書館的人數(因)越多是否會使得館內圖書借出的次數(果)增減，故入館人數是自變數，而圖書的借出次數是依變數。依變數為連續型變數，可採用分析方法：簡單迴歸分析(simple regression analysis)，分析"圖書館入館人數是否會影響圖書的借出率?"。
回範例參考區
範例C-2：廣告效益的研究
一個商品的銷售成功與否並不僅商品本身需要十分的優良，尚需要結合許多其他的因素，如價格的訂定、行銷的通路及商品的知名度等，都是非常重要的。近年來電視的普及程度相當高，每個家庭都會有一台電視機，利用電視廣告的高曝光率來增加商品知名度已經是廠商行之有年的行銷方法，好的電視廣告讓人印象深刻，事半功倍；而不好的電視廣告則可能造成反效果，讓廠商花了大筆的廣告製作與電視台的時段購買費用卻沒有得到相對的獲利。某影印機製造商近年投入許多預算在電視廣告上推廣商品，他想了解此廣告行銷策略的成效如何，雇請了一名統計分析師來分析；表中列出自91年度起至100年度每年的廣告經費支出及年度銷售金額(單位：百萬元)。
表：電視廣告支出與產品銷售金額收入之分配表
年度
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
廣告支出
16.5
15.7
15
16
18
19.6
14
13
14
19.2
銷售金額
230
215
218
235
240
259
215
220
220
243
Q1：
廣告商想了解廣告支出是否會影響銷售金額，來決定是否投入更多的廣告花費，越多的廣告支出會增加該廠商的銷售金額嗎?統計分析師會有何建議呢?
問題解析
：此處想了解廣告支出與銷售金額是否有關係，並找出影響銷售金額的原因，是否受到廣告支出高低的影響，且影響的程度為何，可探討"廣告支出是否會影響銷售金額?"。
統計方法
：此問題中有兩個變數，分別是廣告支出與影印機的銷售金額(兩個變數，探討因果關係，建議選擇
雙變數分析II
)。此範例中分析廣告支出(因)是否會影響到年度影印機的銷售金額(果)，故廣告支出是自變數，而年度影印機的銷售金額則是依變數。依變數為連續型變數，可採用分析方法：簡單迴歸分析(simple regression analysis)，分析"廣告支出是否會影響銷售金額?"。
回範例參考區
範例C-3：飛機零件O環的受溫效應
大型的航空運輸工具由於擔負了許多乘載旅客的安全，因此對於機件的生產要求非常嚴格，在機件生產的過程中更需要有嚴格的品管來管控其生產的品質。航空空司委託某金屬研究機構製造一個新型的飛機專用零件O環，由於飛機飛行下該機件必須承載超高溫及高熱，且不能有任何損壞，該研究機構做了一系列的試驗，將新型O環曝露於高溫高熱的環境24小時，記載受熱的溫度及是否因受熱而產生損壞；溫度記錄單位為攝式，記錄有熱損壞變形者記錄值為1，無損壞情形則記錄為0，受試的機件共有20個；資料記錄於表中。
表：O環產生熱損壞與溫度之記錄
編號
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
溫度(攝式)
70
69
68
67
73
70
57
63
70
78
熱損壞
1
0
0
0
1
0
1
1
1
1
編號
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
溫度(攝式)
70
81
76
79
75
76
58
53
67
75
熱損壞
0
0
0
0
1
0
1
1
0
0
Q1：
研究機構關心溫度的高低是否會影響新型O環的損壞，多高(低)的溫度會使得新型O環遭受破壞，此新型O環是否適合用於飛機上呢?能承受的溫度有多高(低)呢?
問題解析
：此處想了解溫度的高低是否會破壞新型O環，且多高(低)的溫度會造成新型O環的損壞，可探討"溫度高低是否會影響新型O環的損壞?"。
統計方法
：此問題中有兩個變數，分別是溫度與熱損壞(兩個變數，探討因果關係，建議選擇
雙變數分析II
)。此範例中欲了解高溫度(因)下是否會對零件O環產生熱損壞(果)，故自變數是溫度，依變數是零件是否產生熱損壞，變數值1表有熱損壞，0表沒有熱損壞。依變數為類別變數，可採用分析方法：簡單邏輯斯迴歸分析(simple logistic regression analysis)，分析"溫度高低是否會影響新型O環的損壞?"。
回範例參考區