從一份問卷開始認識資料
在開始統計分析以前，先看看我們每天蒐集到的「資料」， 其實有哪些不同。
在量化研究中，我們經常透過 問卷、測驗或觀察 來蒐集資料。當受試者完成問卷後， 一個個答案就會成為研究者進行分析的資料。
但是，所有資料的意義都一樣嗎？ 有些資料只是用來區分不同的類別； 有些資料雖然也是分類，卻存在一定的順序； 還有一些資料則可以用分數表示某種程度。
不同性質的資料，可以進行的比較與統計分析也不完全相同。 因此，在真正開始分析以前，我們首先要弄清楚： 自己手上的資料究竟代表什麼。
我們蒐集到的，究竟是什麼樣的資料？
先不用急著背「名義、次序、等距、比率」這些名稱。 我們先從生活中很常見的一份 餐廳滿意度調查 開始看看。
如果你是餐廳老闆……
你想了解來店顧客的特性、用餐目的， 以及他們對餐點的滿意程度， 因此設計了下面這份簡短的問卷。
餐廳用餐滿意度調查
感謝您本次蒞臨用餐。 為了解顧客用餐經驗與餐點滿意程度， 請依照您的實際情況回答以下問題。
1 您的性別是？
2 您的年齡組是？
3 您目前的最高學歷是？
4 您本次主要的用餐目的是？
5 請問您對本次餐點的滿意程度為何？
| 餐點 | 非常不滿意 | 不滿意 | 普通 | 滿意 | 非常滿意 |
|---|---|---|---|---|---|
| 主餐 | |||||
| 附餐 | |||||
| 飲料 |
6 您願意將本餐廳推薦給親友的程度為何？
問卷收回來了，然後呢？
假設今天共有 100 位顧客 完成這份問卷。 現在，我們已經取得了一批資料。
隨意抽出其中一位顧客， 他的答案可能是：
這些全部都是從問卷得到的 資料。 但是仔細想一想， 它們代表的意義真的完全一樣嗎？
性別 可以把「男性、女性、其他」 排列大小嗎？
年齡組 也是分類，但是「20–29 歲」與 「30–39 歲」之間， 是不是存在一定的順序？
學歷 可以排列高低， 但是「碩士」可以說成 「大學的兩倍」嗎？
用餐目的 中的「家庭聚餐、朋友聚餐、情侶約會」 只是不同類別， 還是具有高低順序？
餐點滿意度 如果轉換成 1～5 分， 我們是不是就可以進一步計算 顧客的平均滿意度？
例如，我們可以把滿意程度轉換成數字：
到這裡你可能已經發現： 問卷中的每一個答案雖然都是「資料」， 但它們所代表的 性質並不完全相同。
資料的性質不同， 可以進行的比較、運算與統計分析也會不同。 因此，在開始分析之前， 我們必須先判斷資料屬於哪一種類型。
主題一互動小遊戲：看懂這份問卷了嗎？
在餐廳問卷中，下面哪一項資料主要是用來「區分不同類別」？
下面哪一項資料除了可以分成不同類別之外， 還具有明顯的先後或高低順序？
將「非常不滿意～非常滿意」轉換成 1～5 分後， 這些數字主要用來表示什麼？
「問卷中的所有答案雖然都是資料， 但它們所代表的性質不一定相同。」 這個說法正確嗎？