使用者說明

新手使用者：
適合較不熟悉基本統計知識的使用者。使用者可能未修習資料分析相關的科目，或對資料分析完全陌生。
初階使用者：
適合具備基本資料分析統計知識的使用者。修習過至少一學期的統計學，知道何謂變數、參數等。
專家使用者：
適合經常使用資料分析軟體熟悉各種統計分析方法的使用者，或從事統計資料分析之專業人員。

分析導引

當使用者不清楚資料該用何種統計方法分析時，可透過此處提供的漸進式問題引導選擇適合的資料分析方法，本區僅提供”新手使用者”與”初階使用者”使用。

資料處理

透過此區管理資料檔功能，使用者可上傳、儲存及刪除資料檔，並可藉由資料篩選、資料排序、資料檔合併、 新變數建立或是資料分組等功能將資料整理成適合分析的格式

分析方法

根據登入系統身分別的差異，此區會依據資料分析的熟悉程度，提供適合的資料分析方法。

圖表繪製

可將資料繪製成圖形或表格，讓使用者更能確切地掌握資料的特性。圖形繪製方面，系統提供散佈圖、直方圖、長條圖及圓餅圖等常用功能； 表格製作方面，提供可描述資料特性的次數分配表及列聯表。根據登入系統身分別的不同，提供之方法會有些許差異。

機率分配

透過此區功能，可計算多種常見統計分配的機率密度值、百分位數及累積機率值，並可了解常用統計分配的各種資訊及機率分配圖形。 此外，也提供生成隨機樣本的功能。 本區提供的機率分配有二項分配、卜瓦松分配、指數分配及常態分配等常見的分配函數。此功能僅供給”初階使用者”與”專家使用者”使用。

輸出結果

透過輸出結果功能，使用者能完整的掌握及整理分析結果。此功能目前僅提供會員使用，請使用者在進入系統時同時登入會員，以確保執行結果可以完整紀錄。

歡迎使用R資料分析暨導引系統(R Data Analysis & Guiding System)，此處將為您介紹此系統介面的操作及功能。使用者可操作的部分稱為功能選單區，皆列於網頁最上方，可概分為2區，左下方紅色區域功能選單區為最主要的功能選單稱為主選單區，包含了所有的資料處理及統計分析功能；右上方紅色區域則稱為副選單區，具有網站導覽，身份切換及會員專區等輔助性功能，選單的功能分述於下。

初階導引

使用者對於眾多統計方法的使用選擇不清楚時，可透過此處的問題導引幫助選擇出合適的統計方法。 建議使用者修習過至少一學期的統計學，對於統計學有一定程度的了解，知道何謂變數(variable)、變數的種類(類別、連續、…)及變數與變數之間的關係，等。 若此區的統計方法不敷使用時，可改以"專家使用者"身份登入，以便使用更多的統計方法。若此區的導引問題對於使用者而言仍過於艱深，建議改以"新手使用者"身份登入， 以選擇適切的分析方法。

資料處理

使用者可使用此區模組功能管理個人資料檔，或處理資料。例如，對於資料做不同條件的篩選與排序或合併不同的資料檔等，亦可針對現有變數進行分組或其他計算。

• 管理資料檔：使用者可在此區管理個人資料檔，包含上傳、檢視、儲存與刪除資料檔。


• 新變數建立：使用者可對於現有資料進行處理或轉換以創造出要分析的新變數。


• 資料分組：使用者可將資料進行分組，如將連續型資料劃分為類別型資料等。


• 資料篩選：使用者可依不同的篩選條件或函數來篩選資料，並保留選擇的資料進行後續分析。


• 資料排序：可針對資料中不同的變數進行排序，並儲存排序後的資料。


• 資料檔(垂直)合併：可對多個含有不同樣本的資料檔進行垂直合併，但需要有相同的變數個數。


• 資料檔水平合併(無共同變數)：可將不同的資料檔進行水平合併，不需要有相同的變數，但需要相同的資料筆數。


• 資料檔水平合併(以共同變數串聯)：透過共同變數比對並依據不同的串聯方法來合併多個含有不同變數的資料檔。


• 字串擷取：當資料中包含文字型變數時，可從該文字變數擷取部分的字串。


• 日期時間處理：此功能可將以數字形式輸入的日期時間變數轉換成文字字串的形式，並幫助計算兩日期的間隔天數。


• 同性質資料加總：可透過比對變數，將多筆同性質的(如同一人的多筆醫療費用資料)值加總起來，只留下加總後的資料。


• 加權指標計算：可依據自訂的權重或是根據舊有資料所得之權重，計算某種疾病、分數或是現象等的加權指標。


• 資料中隨機抽樣：使用者可由原始資料抽取一部分作為樣本，再進行後續的研究。

分析方法

此區提供系統中所有的統計分析方法，對於統計方法有相當程度了解的使用者可選用方法直接使用。 方法包含有基本的摘要統計，不同母體參數的檢定方法，進階的相關分析、迴歸模式及存活分析等。此區並將不定時擴充分析方法。

• 摘要統計：包含多種基本趨勢測量數，如樣本數、總和、平均數、中位數、變異數(標準差)、變異係數，等，讓使用者對於資料樣本的結構可以有一個初步的認識。


• 平均數檢定：對母體平均數的差異進行檢定，分單樣本、雙樣本的t檢定及多樣本時的變異數分析(ANOVA)。


• 中位數檢定：對母體中位數的差異進行檢定，分單樣本、雙樣本時的Wilcoxon檢定及多樣本的Kruskal-Wallis檢定。


• 變異數(標準差)檢定：對母體變異數(標準差)的差異進行檢定，分單樣本、雙樣本的變異數差異檢定及多樣本的Levene檢定。


• 比例檢定：對母體比例的差異進行檢定，分單樣本及雙樣本時的比例差異檢定。


• 相關分析：表達變數間的相關性。皮爾生(Pearson)相關係數表達連續資料的相關性，斯皮爾曼(Spearman)等級相關係數表達順序尺度資料的相關性。


• 迴歸模式：迴歸模式用來分析影響目標變數的因素，進而預測未知的目標變數。一般迴歸分析用來分析連續型資料的目標變數； 邏輯斯迴歸分析用來分析類別型資料的目標變數。


• 列聯表檢定：針對列聯表型態資料進行分析，包含有卡方獨立性、齊一性檢定及費雪(Fisher)精確檢定。


• 無母數方法：包含檢定資料隨機性的連檢定、檢定資料分配的Kolmogrov-Smirov檢定以及卡方適合度檢定。

圖表繪製

此區提供多種統計圖表讓使用者可對資料加以畫圖與製表，有次數分配表、莖葉圖及散佈圖等常用圖表讓使用者能更確切掌握資料的型態。

• 次數分配表：可將資料依照某個變數(如身高、體重等)的數值大小分成數組，並依組別分別計算每一組的次數、相對次數等資訊，使用者可藉此觀察資料的分佈情形。若想依照類別變數將資料分組，僅需將類別變數值轉換為類別資料代碼即可。


• 列聯表：又稱交叉表(cross table)，可表現出兩個類別型變數的聯合次數分配表。


• 莖葉圖：又稱枝葉圖，是一種將資料圖形化最基本的方法。其圖形樣式與直方圖相似，但更能完整地呈現資料結構。


• 散佈圖：是一種可將兩個(或一個)數值變數的數據資料繪製於平面圖表上的方法，常見的做法是將兩數值變數分別置於X軸與Y軸，並以圖點的型態標示出各資料點的位置，藉此可以粗略的觀察出兩變數之間的相關性。


• 直方圖：是一種將連續型數值資料分組後，以長條狀圖形表示各組次數分配或相對次數分配情形的統計圖，且各相鄰長條間彼此相連接。


• 長條圖：長條圖之樣式呈現與直方圖類似，但後者適用於連續型數值資料，長條圖則用於表現類別資料之次數分佈情形。選定繪製長條圖的變數後，以長條狀圖形表示各組次數分配情形，與直方圖不同的地方在於各長條間並不相連。


• 圓餅圖：顧名思義是以圓形餅狀作為呈現方式的統計圖，僅適用於類別型資料。在圓餅圖中，將圓分割成若干個扇形用以表示不同類別，並顯示各類別之次數(比例)，藉由圓內扇形面積的大小即可迅速了解各類別數量比例間的差異。因此欲呈現各個類別在整體資料中所佔比例時特別適合使用。


• 盒鬚圖：又稱為箱型圖，是一種檢視(比較)資料分散程度時相當實用的一種統計圖。盒鬚圖中會顯示資料的最大值、最小值、中位數、第一四分位以及第三四分位數等統計量。


• 常態機率圖：又稱為常態Q-Q圖，可粗略檢視資料是否服從常態分配。在常態機率圖中，橫軸為理論分位數，縱軸為樣本分位數，若資料點大致落在虛擬的常態直線附近，則可認為該資料分配近似於常態分配。


• 經驗累積分配函數圖：可用來繪製資料的經驗累積分配函數，藉由圖形可粗略判斷資料的真實累積分配函數。

機率分配

此區提供各種已知的統計分配的機率密度、百分位數、累積機率的計算，提供有二項(Binomial)分配、貝塔(Beta)分配等數種離散型與連續型的分配函數。

• 分配機率函數：提供多種常見分配的機率值的計算。選擇分配後，在給定機率(密度/質量)函數的特定數值及分配的參數下，計算分配在該數值下的機率(密度/質量)值。


• 分配百分位數：提供多種常見分配的百分位數值計算。選擇分配後，在給定左尾累積機率值及分配的參數下，計算分配在該累積機率下對應的百分位數值。


• 分配累積機率：提供多種常見分配的左尾累積機率值計算。選擇分配後，在給定欲求左尾累積機率值的特定數值及分配的參數下，計算分配在該數值下的左尾累積機率。


• 生成隨機樣本：提供多種常見分配隨機樣本之生成。選擇分配後，在給定欲生成之樣本個數及分配的參數下生成隨機樣本，並儲存於使用者個人資料檔資料夾內，以便後續資料處理、統計分析及圖表繪製的進行。


• 機率分配圖形：提供多種常見分配的機率密度圖(PDF, density plot)以及累積機率密度圖(CDF, cumulative density plot)之繪製。

輸出結果

此區提供使用者記錄儲存在系統中執行過的各種方法的結果，讓使用者能更完整的掌握並整理執行結果。

• 首頁：按此處可回首頁。


• 網站導覽：此處提供網站系統的架構，使用者可利用此處直接點選至你所需要的位置。


• 會員專區：此處可進行加入會員及會員登入、登出、修改會員密碼等。


• 身份切換：此處提供新手/初階/專家三種使用者身份切換，使用者依自己能力及需求可切換至自己熟悉的使用身分。