利用Google的圖片備課

因為列聯表是新課綱多出來的一個指標，所以在分析完三家版本的二維表格之後，雖然能將二維表格的脈絡打開，但在”列聯表”這個知識點上的資料卻是有限的。

所以，就繼續探索。這次使用Google搜索引擎囉!

要研究一個主題，就多豐富該主題的經驗，這是起承轉合教學系統的重要精神，豐富經驗然後，領悟是需要等待的。如果有老師指導，老師可以從高觀點進行設局，協助學生領悟；但若要自學，就要試著幫自己設局、試著利用以往所學的研究分析能力、邏輯推理能力、批判思考能力，協助自己領悟，那就變得重要了。

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首先在Google搜索引擎選擇圖片選項，然後輸入”列聯表”，就可以找到很多列聯表的圖片，每一張圖片點進去，又會有詳細的說明。點圖的時候，你可以先判斷一下這張圖，適不適合閱讀、是否有重複，然後再進行閱讀。

以我的經驗，十筆資料已經很充足了，即便還不是百分百完整，但真的足夠了。等這十筆資料可以消化完，心中對整體的輪廓會更清楚，會知道他完不完備，再決定下一步驟。

1.性別與慣用手有沒有關係，[調查人數]

註：所以調查性別(男、女))與季節服裝(冬、夏)的喜愛人數，也算是一種列聯表；但如果是服裝數量呢?

https://www.youtube.com/watch?v=gDpb6A51eXY

2.性別與肥胖程度的人數有沒有關係，[調查人數]

註：其中肥胖程度是有序變項，所謂有序變項就是可以比大小，例如五分量表。

http://bioinformatics.lofter.com/post/bffd5_88be90

3.教育程度與是否上網有沒有關係，[調查人數]

註1：其中一個變項是有或無

註2：若要進行考驗(卡方檢定)，有些特別要求，譬如cell次數小於5或甚至為0，必要時須要合併

http://tx.liberal.ntu.edu.tw/~PurpleWoo/Methodology/Analy-TxStatisticsCanon-ChiSquare_multi.htm#Contingency

4.性別和選擇意願有沒有關係，[調查人數]

註：換成百分比是比較合理的指標

http://blog.sina.com.cn/s/blog_d8f8fbd40102wvaz.html

5.不同時段跟停留時間有沒有關係，[調查人數]

註：兩軸都切成區間

https://www.youtube.com/watch?v=MfOLrmDdvSU

6.這是三維列聯表分析( THREE-WAY TABLE )

註：放進來的用意是在內文中可以看出，二維改成三維的需求，需求是源自於懷疑，覺得原因不單純，所以才進一步區分，區分就長出維度。

所以，原先的主張，可能因為多出了一個維度，所以主張就改變了，或是進行細部修正。

而這也是列聯表有趣的地方。

https://molecular-service-science.com/2012/08/20/chi-squared-test-and-three-way-table-and-simpson-paradox/

7.這一個圖選用的原因很簡單，文章的名稱是统计学之美（三）：列联表分析，美，所以就選了，內容幾乎是從wiki中翻譯過來。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/24552283

註：大陸的中國百科網也說明了，他是一種抽樣之後的資料整理，非對母群體的調查。

http://www.chinabaike.com/article/316/shuxue/2008/200801011121939.html

註：互動百科還明確提出三大特徵

http://www.baike.com/wiki/%E5%88%97%E8%81%94%E8%A1%A8

特征1提到頻數表

特征2提到从总体中抽取大小为n的样本

特征3是指多维列联表

8.台灣夫妻教育配對之初探：以2000年社會變遷調查樣本為例

註：從一維邁向二維，很好的示例(使用手法:重新編碼，其實就是再分類)

http://mail.nhu.edu.tw/~society/e-j/36/36-20.htm

9.眼球與髮色有沒有關係，[調查人數]

註：未整理成列聯表前的表格資料

http://dondonsas.blogspot.com/2013/07/blog-post.html

10.種子是否滅菌跟染病有沒有關係，[調查次數]

註：用於實驗

http://blog.sciencenet.cn/blog-1114360-737214.html

下次再來談，怎麼組織這十個例子。