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統計素養

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統計素養（Statistical literacy）是指理解和推理統計學和數據的能力。理解和使用數據或基於數據的論點的能力對於公民理解諸如報紙、電視和互聯網等媒介中呈現的內容至關重要。然而，科學家也需要培養統計素養，以便能夠進行嚴格且可重複的研究，並能夠正確解讀他人的研究成果。數感（Numeracy）是統計素養的一部分。在某些統計素養模型中，或者針對某些群體（例如幼兒園到12年級/中學畢業的學生），數感是一項必要的先決技能。統計素養有時被認為包括批判性地評估統計材料的能力，以及理解統計方法對生活各個方面的相關性[1][2][3]，或評估、設計和/或生產科學工作[4]。

推廣

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人們每天都會被統計信息淹沒，例如廣告中的聲明（「五位牙醫中有四位推薦」）、新聞報道中的數據（「民意調查顯示現任者領先四個百分點」），甚至是日常交流中的表達（「一半時間我都不知道你在說什麼」）。專家和倡導者經常使用數據來支持他們的論點，而統計素養是幫助人們理解專家的意思以及判斷哪些倡導者值得信賴的重要技能。這很重要，因為統計數據可能會被用來呈現誤導性但看似有效的結果。統計素養倡導者的目標是改善公眾對數字和數據的理解。

健康決策通常表現為統計決策問題，但很少有醫生或患者能夠很好地處理這些數據[5]。

民意調查的結果經常被新聞機構引用，但此類調查的質量差異很大。理解抽樣技術對於正確解讀調查結果至關重要。樣本規模可能太小而無法得出有意義的結論，樣本可能是有偏差的。問卷問題的措辭可能會引入偏差，甚至可能被故意設計以產生偏向性結果。好的調查會使用無偏技術，並在問題設計和調查策略上投入大量時間和精力。統計素養對於理解民調的可信度及正確評估民調結果和結論的價值至關重要。

因此，世界各地有許多項目旨在推廣或提高統計素養。例如，許多官方統計機構（如加拿大統計局和澳大利亞統計局）在學校中開展教育計劃，幫助學生了解統計的本質。國際統計學會的國際統計素養項目[6]是唯一專注於促進國家統計素養計劃和運動的國際組織。通過眾多資源、活動以及國際專家的努力，該項目在全球範圍內取得了成功。在2010年，皇家統計學會啟動了一項為期十年的統計素養推廣活動，以響應其皇家憲章中促進公眾理解統計學的義務[7]。

應用場景

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科學實驗、商業模型和報表中都涉及統計學。參與這些領域的人通常需要學習統計量（例如平均值和標準差）的意義。許多大學和學院將統計學導論課程列為專業課程的一部分。

數據可視化可以幫助人們理解數據，也可能導致誤解[8][9][10][11][12]。

研究表明，人類對概率的估計受到上下文和措辭的顯著影響。統計推理可能難以培養和完善，因此這種推理方式常被認為是不直觀的。例如，人們通常低估自己捲入車禍的概率，因為日常與車輛的互動讓他們覺得車輛比實際更安全。同樣，由於媒體或其他影響，他們往往高估自己遭遇鯊魚襲擊的可能性[13]。

賭博是統計素養不足可能造成高成本的一個場景。 簡單的概率理論可以幫助人們評估或計算機會遊戲中的概率。然而，大多數人無法準確估算，例如，在撲克遊戲中拿到「黑桃」的概率。不理解這些概率可能導致下注過多或過少。 通過課堂教學、教科書示例和其他方法提高統計素養和概率知識，可以幫助公民做出更明智的決定。

統計素養的定義和相關觀點在歷史上有所變化。1940年之前，某些統計技能已經被納入科學領域，並開始在小學教授[14]。近來，人們對統計素養的期望有所提高[2]。統計素養在現代社會的重要性也越來越受到關注[15][16][17][18]。

參考文獻

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  1. ^ Dodge, Y. (2003) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP. ISBN 0-19-920613-9
  2. ^ 2.0 2.1 Wallman, Katherine K. Enhancing statistical literacy: Enriching our society. Journal of the American Statistical Association. 1993, 88 (421): 1–8. doi:10.1080/01621459.1993.10594283.  Wallman was president of the American Statistical Association and Chief of Statistical Policy, United States Office of Management and Budget.
  3. ^ Gal, I. (2002). Adults』 statistical literacy: Meaning, components, responsibilities (with Discussion). International Statistical Review, 70(1), 1–51.
  4. ^ Tractenberg, Rochelle E. How the Mastery Rubric for Statistical Literacy Can Generate Actionable Evidence about Statistical and Quantitative Learning Outcomes. Education Sciences. 2016-12-24, 7 (1): 3. doi:10.3390/educsci7010003 可免費查閱 （英語）. 
  5. ^ Gerd Gigerenzer et al. (2008) "Helping doctors and patients make sense of health statistics" Psychological Science in the Public Interest 8 (2), pp.53-96
  6. ^ The International Statistical Literacy Project
  7. ^ getstats.org.uk
  8. ^ Tufte, Edward R. Visual explanations : images and quantities, evidence and narrative. Cheshire, Conn.: Graphics Press. 1997. ISBN 9780961392123. OCLC 36234417. 
  9. ^ Tufte, Edward R. The visual display of quantitative information 2nd. Cheshire, Conn.: Graphics Press. 2001. ISBN 9780961392147. OCLC 46932988. 
  10. ^ Tufte, Edward R. Envisioning information需要免費註冊. Graphics Press. Cheshire, Connecticut. ISBN 9780961392116. OCLC 21270160. 
  11. ^ Heiberger, R.M., Holland, B. (2004) Statistical Analysis and Data Display. Springer. ISBN 0-387-40270-5
  12. ^ Tufte, Edward R. Beautiful evidence. Cheshire, Conn.: Graphics Press. 2006. ISBN 9780961392178. OCLC 70203994. 
  13. ^ Kahneman, Daniel. Thinking, fast and slow需要免費註冊. New York: Farrar, Straus and Giroux. 2013. ISBN 9780374533557. 
  14. ^ Ogburn, William Fielding. Statistical Trends. Journal of the American Statistical Association. 1940, 35 (209b): 252–260. doi:10.1080/01621459.1940.10500563. 
  15. ^ Huff, Darrell. How to lie with statistics. New York: Norton. 1993. ISBN 978-0393310726. 
  16. ^ Hopkins, Harry. The numbers game: the bland totalitarianism. Boston: Little, Brown. 1973. ISBN 978-0316372701. 
  17. ^ Paulos, John. Innumeracy : mathematical illiteracy and its consequences需要免費註冊. New York: Hill and Wang. 1988. ISBN 0-8090-7447-8. 
  18. ^ Seife, Charles. Proofiness : how you're being fooled by the numbers. New York: Penguin. 2011. ISBN 9780143120070. 

外部連結

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