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只 考 統計的 研究所的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦韓乾寫的 研究方法原理：論文寫作的邏輯思維(四版) 和ThereseDonovan,RuthMickey的 AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和旗標所出版 。
正修科技大學 金融管理研究所 李顯儀、李佩恩所指導 洪琳雅的 上市公司的元月效應之研究 （2021），提出只 考 統計的 研究所關鍵因素是什麼，來自於元月效應、上市公司、股票市場。
而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊管理系 黃照貴所指導 王維琳的 快時尚產業可持續發展策略與顧客購買再生衣物意願之研究 （2021），提出因為有 快時尚、永續策略、再生衣物、可持續性、購買意願、知覺價值、理性行為理論的重點而找出了 只 考 統計的 研究所的解答。
研究方法原理：論文寫作的邏輯思維(四版)
為了解決只 考 統計的 研究所 的問題，作者韓乾 這樣論述：
論文撰寫必備書！ 1.融會貫通論文寫作的What→How→Why，闡述學術研究的邏輯思維。 2.完整說明論文寫作的邏輯思維：發現問題、分析問題、文獻回顧、研究方法、驗證研究結果與討論等寫作思維程序。 3.是適合學生寫論文、研究人員寫研究報告、政府施政政策與企業決策分析、計畫的擬定與評估、環境影響評估等各種研究的工具書。 研究方法，是每一位研究生與學者必須具備的基本能力。 無論研究主題為何，擁有良好的問題意識與分析、透過嚴謹的方法論得出研究成果，才能獲得學術界的肯定。 【從邏輯思維出發，剖析學術研究本質】 「科學」是什麼？「可研究的問題」是什麼？從問題
意識、文獻回顧、定量與定性研究的整合、實驗與調查、學術倫理，到論文寫作的風格及發表。本書結合研究方法的理論與論文寫作的步驟做詳盡的說明，更重要的是學術研究思維邏輯的闡述。帶領研究工作者一步一步地建立思考程序，寫出具有學術價值的論文。 【量化與質性研究方法的結合，使用日漸廣泛而且益趨成熟】 研究方法中，除了質性（定性）與量化（定量）兩個主要的研究方法外，還有汲取兩者優點並加以結合，開拓出研究方法第三條道路的「定性與定量混合的研究設計」。本書針對質量混合的研究設計加以闡釋，以期獲得更全面、更完整的研究方法，成就理想的研究成果。
只 考 統計的 研究所進入發燒排行的影片
歡迎收看范琪斐的寰宇漫遊，今天的琪斐大放送我們要來談談，2020美國總統大選民調一面倒的說拜登贏川普一大截，川貴人，這次別選了吧?乖～我待會給你買個....樓?大家好，我是范琪斐。中間偏右的《華爾街日報》（Wall Street Journal）聯手中間偏左的《國家廣播公司》（NBC），在「川拜」首場辯論後，到川普確診前這段時間，所做的民調顯示，拜登的支持率高達53%，足足領先川普14個百分點（53%：39%）。真的假的啦～這個幅度也太誇張，我們再參考一下別的。
（10/11公布）美國ABC News和《華盛頓郵報》（The Washington Post），在川普出院後做的最新民調，有54%的選民說會把票投給拜登，大幅領先川普12個百分點（54%：42%）。專門統計各家民調數據的Five Thirty Eight指出，拜登的平均支持率勝過川普10.4個百分點（52.2%：41.9%， 10/10數據）。另一個民調數據集合網站「真清晰政治」（Real Clear Politics）的網站顯示，從10月以來每一家主要民調公司統計出的結果，都是拜登遙遙領先川普，差距在5到16個百分點不等，其中不乏立場較為中間的The Hill和經濟學人。所以平均下來拜登的支持率領先9.8個百分點。（10/9公布）美國權威智庫與民調機構「皮尤研究中心」（Pew Research Center）做出來的結果是，52%的選民打算把票投給拜登，領先川普10個百分點（52%：42%）。
我們找了很多民調,可是只有很少數的說，川普領先拜登， 說很少數，是怕我們川貴人傷心，其實找來找去只有一個。 （10/5公布）英國《每日快報》聯手英美智庫Democracy Institute做的民調顯示，川普支持率在46%，小勝拜登1個百分點（46%：45%）。不過我還是註明一下，這個《每日快報》是英國的右翼八卦報，民主研究所的民調，也沒有被民調界公信力很高的538列入參考的近500家民調就是了， 所以現在大多數民調都顯示，拜登會獲得壓倒性勝利，但川貴人當然不認為他會選輸啊，最近又在那邊「Fake news」、「Fake polls」喊來喊去，民調統統都是假的！這都是幻覺～嚇不倒我的！
先不要笑，川貴人說的是真的，4年前一直到投票日當天早上，民調都還顯示希拉蕊一定會凍蒜，《紐約時報》做了大半年的民調，到選舉當天早上，還在說希拉蕊有80%以上的勝選機會，結果最後被「逆轉」，搖擺州統統被川貴人拿下！2016年的民調，被很多人認為是「壞掉了」、「走鐘了」，完全無法反映出真實民意，今年隨著大選日逼近，也有越來越多人開始質疑，真的假的啊?這幾年來專家們一直試圖釐清，當年的「希拉蕊慘案」到底是怎麼出現的，總之過去四年民調專家就很努力的要找出，民調為什麼會跟開出來的票差那麼多，但真的非常困難，因為變數實在太多了，我們今天就幫大家整理出幾個專家們認為可能的原因。
（一）手機的普及
還記得去年台灣不是在吵「手機民調要不要納入總統初選民調」嗎？美國其實也有類似的問題。美國現在就跟台灣「人手一機」一樣，有時候還兩三機，越來越少人使用家用電話了，而且年輕人、低收入者以及少數族群，都只用手機而已；反觀年長者和白人族群，就會比較依賴室內電話。大數據分析網站《Datanami》就指出，25歲左右的年輕人看到不認識的電話，幾乎都會pass不接；但70歲的長輩們則是每通必接，因此這樣進行的電話民調就很容易往某一族群傾斜。
那用手機民調不行嗎？根據1991年的《電話消費者保護法》（Telephone Consumer Protection Act of 1991；TCPA），美國是禁止「自動撥號系統」打電話給手機用戶的，所以如果要打手機做民調，就必須派出「真人」撥號，這有多麻煩呢？數據顯示，你想獲得1,000個回答，就至少得隨機撥號2萬次，其中大部分是空號，因為手機號碼是私人的，根本不會刊登在電話簿上，這實在太勞民傷財了，很想幫做民調的人馬殺雞一下耶，你們辛苦了。
（二）沉默的多數
每次選舉我都很期待接到民調電話，但大多數美國人可不是這麼想的，可能是因為擔憂個資和隱私外洩，導致選民接電話不敢說出真實意見，或者是覺得，蛤～民調很久欸，老娘才沒空理你。1970年代左右，美國「民調回應率」（Polls response rate）高達80%，你只要打過去人家多半都會回答你，但是根據「皮尤研究中心」最新報告，2018年美國「民調回應率」已經暴跌到6%，等於你打100通電話就只有6個人不掛你電話、願意花時間跟你聊兩句，但你也不知道他是不是講真話。
像2016年的大選，支持川普的選民中，就有一群選前不願意表態的，或者在接受民調時故意說謊的，有些甚至不告訴鄰居他們其實支持川普。《Datanami》表示，這些選民會讓調查的結果失準2%到6%，6%很多欸，根本就是超出誤差範圍了。
（三）網路民調難
啊現在網路那麼發達，用網路做民調不就統統搞定了嗎？事實上恐怕剛好相反。數據顯示美國18-29歲的年輕人，有98%都使用網路，但偏偏這個年齡層的人最不愛投票，拿美國總統大選風向球：2018年美國期中選舉為例，雖然這群年輕人投票率比前一次大幅提高15.7個百分點，但仍是所有年齡層中最低的（35.6%），也就是說，每個人都是「鍵盤投手」，大家網路上搖旗吶喊超熱情，結果投票日當天大家都覺得不差我這一票。另一方面，你在網路上想填幾歲就幾歲，想變性就變性，別國網軍想來帶風向，也不是那麼困難，因此網路民調也非常容易失準。
（四）早期民調誇大
另一個大變數是「早期民調」的準確度很低，因為選民還沒有足夠時間去瞭解候選人到底在幹嘛，但早期民調卻是媒體報導所仰賴的主要資訊來源，結果就是候選人拿來造勢、媒體見獵心喜誇大報導，進而影響到後續選民對候選人表示支持的聲量。例如看到拜登領先，那支持拜登的人講話就會比較大聲，因為他們是「主流」，反之支持川普的人，可能就會比較不敢表達意見，形成「沉默螺旋」。
「皮尤研究中心」也加碼解釋，事實上2016年的全國民調還算準確，（預測希贏3.3%最後贏2.1%），但美國總統大選是以選舉人票為單位，希拉蕊全國總票數高於川普也沒屁用，最後川普拿下所有的搖擺州，入主白宮。而選前的州民調也無法反映出搖擺州的真實民意，地方往往沒有全國性民調那種資源，四年前他們就忽略了在最後關頭，投給川普的搖擺選民數量，也沒有準確掌握未受過大學教育的白人選民，他們到底支持誰，種種因素導致了中西部上演「大驚奇」。還有就是民調公司往往有特定的政黨傾向，最後很可能導向「護主」的結果，讓民調不盡然客觀。
那這些問題2020年還會再重演嗎？老實說，有些變數還是很難避免，《紐約時報》就整理了，和四年前相比，哪些因素可能讓美國民調更精準或更失準。
更精準的第一點就是，搖擺選民減少了。
四年前民調失準的一大因素就是搖擺選民，但今年跟民調人員說：嗯～我還沒想好，的搖擺選民數量變少了，四年前的這個時候，大概還有20%的選民說他們還沒決定要投誰，或是打算投給小黨候選人，但今年這群人的數量只剩一半，而且其中支持川普的人也老早就表態，尤其是搖擺州的白人工人階級選民。
更精準的第二點是，選民教育程度的加權。
大家要有個概念，民調準不準確，完全取決於你抽樣有沒有做到「隨機」，也就是每個族群的意見都要被採納進來，但這真的非常難做到，最後很容易讓民調結果出現偏差。例如在美國，如果你跑去郊區教堂裡做民調，那幾乎可以篤定會獲得一個偏共和黨的結果；但如果你對大學生進行抽樣，最後很可能獲得一個偏民主黨的結果。另外的數據又顯示，受過高等教育的選民，比較願意接受民調訪問，每個都是選我選我～而那些較保守、教育程度較低的選民，他們的聲音就很難反映在民調上，所以如果你沒有按照「教育程度」來做加權，民調就會充斥太多年輕大學生的意見，導致結果偏向民主黨。先前民調機構都不怎麼重視教育程度對選情的影響，結果導致2016「爆冷門」。
有鑑於4年前的「教訓」，今年有越來越多民調機構，把選民教育程度的權重提高了，簡單來說就是把教育程度較高的受訪者音量降低一點，把教育程度較低的受訪者音量調高一點，讓他們各自符合在總人口中所佔的比例。今年從3月以來，美國各家民調機構做的幾十個調查中，已經有半數增加教育程度的權重，是先前的兩倍多（約20%）。
可能比2016年更糟糕的是，網路民調的增加。我們剛剛已經提過網路民調的準確度有待商榷，但過去幾個月來，越來越多機構採用網路民調的方式，比例佔地方民調總數的一半。他們採用的方法可能太過簡單，就是直接抓一群網路群組成員，然後再根據受訪者的人口統計資料進行分類加權，這樣的作法成本很低又很方便，但非常容易有樣本代表性不足的結果，而且最後民調可能左傾。 （最好的方式是結合電話民調和網路民調，例如AP/NORC/VoteCast的民調，電訪4萬人外加隨機抽樣11萬網友，結果可能較為客觀。
另一個可能不太客觀的做法是：請選民「回想投票」。
目前有越來越多投票機構採取這個方式，也就是要求受訪者回想2016年他把票投給誰，是希拉蕊還是川普呢？然後再依據他們的回答去做選舉意向的加權。這樣做可以讓民調數字看起來比較漂亮，也可以減少錯誤，但卻很難避免系統偏差，導致結果傾向某一政黨。再加上通常大家都會傾向回答，自己是投給獲勝的那一方，沒有人會想承認自己投給輸家嘛！再說這四年來誕生不少首投族，又有不少人往生，像是疫情導致那麼多人死亡，也有很多人搬到別的地方去，硬把2016年的投票意向套用到今年，恐怕不太合適。
所以這個民調到底是能不能看啊?你要是問我,我覺得就別看了 ,這是我們媒體想要預測選舉的結果, 或研究單位拿來做選民行為分析. 但一般選民還是把政策看清楚點比較要緊,你管別人怎麼投
今天琪斐大放送的關鍵字是：
#美民調失準
#選情霧茫茫
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上市公司的元月效應之研究
為了解決只 考 統計的 研究所 的問題，作者洪琳雅 這樣論述：
「元月效應」為股票市場上，每年1月份之投資報酬率會較其他月份為高之現象。這也是財務上十分重要的議題，且經過研究後，不只台灣，許多國家亦有可能發生元月效應。本研究是以台灣上市各類股為研究對象，針對水泥工業類、食品工業類、塑膠工業類、電機機械類等類股指數進行分析，以無母數統計的符號檢定進行檢測，藉由探討國內上市公司在2001年至2020年期間，各類股元月效應是否明顯，可讓各投資者進行投資時可獲得更多資訊。實證結果發現，經分析台灣股票市場在2001年至2020年 (共20年) 這段期間，台灣加權股價及貿易百貨類、金融保險類、觀光事業類等18類股之元月效應並不明顯，由此可見台灣股票市場2001年至2
020年期間，元月效應並不存在於上市的股票市場。
AI 必須!從做中學貝氏統計：從事機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析一定要懂的統計利器
為了解決只 考 統計的 研究所 的問題，作者ThereseDonovan,RuthMickey 這樣論述：
貝氏統計因 AI 機器學習的發展而再度翻紅，其核心是利用統計推論的方法，在觀測到新證據或取得新資訊時，利用科學方法循環更新先前假設的機率，非常適合只能依據僅有的且不夠完整的資訊進行假設評估的技術。目前廣泛應用於機器學習、深度學習、資料科學、大數據分析等領域。 正經八百的念經書只會讓人想睡覺，而本書很不一樣，作者依其自身的（慘痛）經歷規劃出這本神奇之書，隨時與學習者站在一起，將腦海經常冒出來的疑問，以豐富的圖表、實作輔助並提供許多參考資源的問答方法呈現。對於重要觀念與公式，也用不同顏色標示（對了！本書是彩色書，灑花），不斷的前後呼應提醒，才不會讀到後面卻忘了前面，進而確實掌握貝氏
統計的精髓。本書討論到 MCMC （馬可夫鏈蒙地卡羅法）之處尤其精彩，一般貝氏書籍或網路文章只講理論或舉個簡單例子交代一下就完事了，而本書是實實在在的帶領讀者一遍一遍的演練，落實從做中學的精神。 對於想瞭解貝氏統計的各領域專業人員，包括機器學習、深度學習、生命與醫學、心理學、公共衛生、商業數據分析等，都是淺顯易懂的好書。也適合學習統計、人工智慧相關領域大學高年級與研究所程度的學生。 本書特色 ○由施威銘研究室監修內容，適時補充編註與譯註，幫助讀者確實理解內容。 ○貫徹『講七遍、做二十一遍』的精神，真正從做中學會的就不會忘記。 ○本書厚達六百多頁，為考慮到學習的便利性
與舒適性，採用全彩印刷容易分辨重點、並以軟精裝裝訂可攤平閱讀。 ○額外提供原文書也沒有的書中分佈函數 Python 程式碼下載，可自行修改參數觀察函數圖形變化。
快時尚產業可持續發展策略與顧客購買再生衣物意願之研究
為了解決只 考 統計的 研究所 的問題，作者王維琳 這樣論述：
隨著今日時代的快速變化，科技日新月異的蓬勃發展，人們的生活也已更加便利、追求快速已是常態，消費者購物模式的更動、更容易獲取的新資訊、社群媒體的活躍等等，在食衣住行裡，針對衣的部分，快時尚儼然成為眾多消費者購買服飾的主要選擇之一，然而，使得產業重創，紛紛面臨轉型，而本研究旨在探討經過品牌的重整永續行動後，透過線上線下的永續計畫，包含行銷、官網架設透明永續目標、門市舊衣回收計畫等線上線下整合策略，對於消費者面對再生衣物其購買意願為何，並以理性行為理論作為研究基礎，近一步了解消費者的知覺價值、知覺態度及品牌形象對其購買意願有何影響。本研究統計的有效問卷總共有305份，使用Smart PLS 3.2
.8套裝軟體所分析之結果顯示本研究的所有假說皆獲得證實與成立。本研究的發現如下：(1) 消費者在使用回收再製衣物所感受到的「永續知覺價值」，對消費者的「永續主觀規範」具有相關影響 (2消費者在使用回收再製衣物所感受到的「永續知覺價值」對使用者的「永續知覺態度」具有相關影響 (3) 消費者對於「品牌形象」的好壞對消費者在使用回收再製衣物所感受到的「永續知覺態度」有正向顯著的影響 (4)消費者對於「品牌形象」好壞對消費者在使用回收再製衣物所感受到的「永續主觀規範」具有相關影響(5) 消費者在使用回收再製衣物所感受到的「永續知覺態度」對消費者的「購買意願」具有相關影響 (6) 消費者在使用回收再製衣
物所感受到的「永續主觀規範」對消費者的「購買意願」具有相關影響