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你是否曾經看過這樣的新聞：「冰淇淋銷量越高，溺水人數也越高！」然後開始胡思亂想，難道吃冰淇淋會導致溺水嗎？
當然不是！我們都能直覺地想到，是因為「天氣熱」這個共同因素，導致冰淇淋熱賣，同時也讓更多人跑去游泳，從而增加了溺水機率。
在數據分析的世界裡，我們時常會遇到這種「虛假相關」的陷阱。而幫助我
你是否曾看過兩個完全相反的統計結論，卻不知道該相信哪一個？這可能不是因為數據造假，而是你遇到了統計學上最著名的陷阱之一——「辛普森悖論」。
什麼是辛普森悖論？
辛普森悖論描述的是一種讓人瞠目結舌的現象：當我們把數據分組來看時，每一組都顯示出同一種趨勢；但當我們把這些組的數據合并起來看整體時，趨
在醫學、公共衛生或社會科學研究中，我們常常想回答這樣的問題：
「A 治療是否比 B 治療更有效？」
「接受政策補助的學生是否比未接受補助的學生有更好的表現？」
理想上，我們會用隨機分派（Randomization）的方式設計研究，把受試者隨機分到不同的處置組別，這樣就能保證兩組在基線特徵上平均
你有沒有想過，選舉前的民意調查，為什麼只問一千多人，就能知道全台灣兩千多萬人的想法？或者，工廠在品管時，為什麼不用檢查每一件產品，就能確保整批貨的品質？
答案就是「抽樣 (Sampling)」。
抽樣是一門科學，也是一門藝術。它的核心精神，就是用一小部分的資料（樣本），來聰明地推論整個群體（母體
在資料分析與視覺化中，我們經常需要在散點圖上疊加迴歸線，並直接顯示其統計資訊，例如迴歸方程式和 R2 值。這不僅能讓圖表更具資訊量，也方便讀者快速理解變數間的關係。雖然 ggplot2 本身功能強大，但要自動在圖上顯示這些迴歸細節卻不是那麼直觀。這時候，ggpmisc 套件就派上用場了！
嘿，大家好！我是露西，一位熱衷於數據分析的研究者。在臨床研究的漫漫長路上，我們最常遇到的就是「重複測量」的資料，也就是所謂的「縱向資料」(Longitudinal Data)。例如，我們想知道一種新藥的效果，於是每個月都測量同一位病患的血壓；或者，我們想追蹤一群孩童的身高，每年都進行一次測量。
這
大家好！我是露西
今天我們不聊深奧的數學公式，來聊聊怎麼讓「預測」這件事變得更準。在統計學，特別是像「多元迴歸分析(複迴歸)」這種想用A、B、C去預測D的工具中，有兩個名詞聽起來很像，卻是整個分析的靈魂角色，它們就是「誤差（Error）」與「殘差（Residual）」。
聽起來很學術？別怕，我們
你是否曾經看過這樣的新聞：「冰淇淋銷量越高，溺水人數也越高！」然後開始胡思亂想，難道吃冰淇淋會導致溺水嗎？
當然不是！我們都能直覺地想到，是因為「天氣熱」這個共同因素，導致冰淇淋熱賣，同時也讓更多人跑去游泳，從而增加了溺水機率。
在數據分析的世界裡，我們時常會遇到這種「虛假相關」的陷阱。而幫助我
你是否曾看過兩個完全相反的統計結論，卻不知道該相信哪一個？這可能不是因為數據造假，而是你遇到了統計學上最著名的陷阱之一——「辛普森悖論」。
什麼是辛普森悖論？
辛普森悖論描述的是一種讓人瞠目結舌的現象：當我們把數據分組來看時，每一組都顯示出同一種趨勢；但當我們把這些組的數據合并起來看整體時，趨
在醫學、公共衛生或社會科學研究中，我們常常想回答這樣的問題：
「A 治療是否比 B 治療更有效？」
「接受政策補助的學生是否比未接受補助的學生有更好的表現？」
理想上，我們會用隨機分派（Randomization）的方式設計研究，把受試者隨機分到不同的處置組別，這樣就能保證兩組在基線特徵上平均
你有沒有想過，選舉前的民意調查，為什麼只問一千多人，就能知道全台灣兩千多萬人的想法？或者，工廠在品管時，為什麼不用檢查每一件產品，就能確保整批貨的品質？
答案就是「抽樣 (Sampling)」。
抽樣是一門科學，也是一門藝術。它的核心精神，就是用一小部分的資料（樣本），來聰明地推論整個群體（母體
在資料分析與視覺化中，我們經常需要在散點圖上疊加迴歸線，並直接顯示其統計資訊，例如迴歸方程式和 R2 值。這不僅能讓圖表更具資訊量，也方便讀者快速理解變數間的關係。雖然 ggplot2 本身功能強大，但要自動在圖上顯示這些迴歸細節卻不是那麼直觀。這時候，ggpmisc 套件就派上用場了！
嘿，大家好！我是露西，一位熱衷於數據分析的研究者。在臨床研究的漫漫長路上，我們最常遇到的就是「重複測量」的資料，也就是所謂的「縱向資料」(Longitudinal Data)。例如，我們想知道一種新藥的效果，於是每個月都測量同一位病患的血壓；或者，我們想追蹤一群孩童的身高，每年都進行一次測量。
這
大家好！我是露西
今天我們不聊深奧的數學公式，來聊聊怎麼讓「預測」這件事變得更準。在統計學，特別是像「多元迴歸分析(複迴歸)」這種想用A、B、C去預測D的工具中，有兩個名詞聽起來很像，卻是整個分析的靈魂角色，它們就是「誤差（Error）」與「殘差（Residual）」。
聽起來很學術？別怕，我們
嘿，如果各位和我一樣是從 R 語言的數據分析世界，踏入 Python 廣闊天地的朋友們，
你是否也和我一樣遇到了那個讓你眉頭深鎖的「老朋友」—— class。
你可能已經能熟練地使用 Python 的 def 來定義函數，處理各種資料。但當你看到 class 的語法時，心中是不是也浮現了這樣的OS
深入淺出 Python 的 @property 裝飾器，瞭解其用法、優缺點以及如何提升程式碼可讀性和維護性，並探討其在屬性控制和資料管理方面的優勢。
深入淺出探討 MySQL 與 PostgreSQL 的架構差異，從資料組織管理的思維角度，幫助你選擇適合專案的資料庫系統。文章比較兩者的優缺點，並以『檔案夾』與『圖書館』的比喻，闡述 MySQL 的直觀與 PostgreSQL 嚴謹的 Schema 架構。
深入淺出TOML設定檔格式，探討其用途、發明者Tom Preston-Werner，以及基本語法，包含鍵值對、註解、巢狀結構、物件列表等，並比較其與JSON、YAML、INI的差異，適用於Python, Rust, Hugo等開發者。
YAML、JSON 和 TOML 是現代軟體開發中最常見的三種設定檔格式，各有優缺點和適用場景。本文將從可讀性、結構設計、應用場景、優缺點四個角度，深入淺出地比較三者的差異，幫助你選擇最適合的設定檔格式。
嘿，如果各位和我一樣是從 R 語言的數據分析世界，踏入 Python 廣闊天地的朋友們，
你是否也和我一樣遇到了那個讓你眉頭深鎖的「老朋友」—— class。
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深入淺出 Python 的 @property 裝飾器，瞭解其用法、優缺點以及如何提升程式碼可讀性和維護性，並探討其在屬性控制和資料管理方面的優勢。
深入淺出探討 MySQL 與 PostgreSQL 的架構差異，從資料組織管理的思維角度，幫助你選擇適合專案的資料庫系統。文章比較兩者的優缺點，並以『檔案夾』與『圖書館』的比喻，闡述 MySQL 的直觀與 PostgreSQL 嚴謹的 Schema 架構。
深入淺出TOML設定檔格式，探討其用途、發明者Tom Preston-Werner，以及基本語法，包含鍵值對、註解、巢狀結構、物件列表等，並比較其與JSON、YAML、INI的差異，適用於Python, Rust, Hugo等開發者。
YAML、JSON 和 TOML 是現代軟體開發中最常見的三種設定檔格式，各有優缺點和適用場景。本文將從可讀性、結構設計、應用場景、優缺點四個角度，深入淺出地比較三者的差異，幫助你選擇最適合的設定檔格式。
學Python 一直都是顆顆絆絆的 主要是下班身子懶，上班習慣用R，我總給自己一個期許 工作上要慢慢寫Python ，把過去專案寫的R 找時間替換成Python ，這樣可以更能和同事在工作上接軌。
最近要抓氣象署CODis 資料，然後發現先前同事幫忙寫的爬蟲資料過時，有些想要的天氣參數沒有抓下來，
學Python 一直都是顆顆絆絆的 主要是下班身子懶，上班習慣用R，我總給自己一個期許 工作上要慢慢寫Python ，把過去專案寫的R 找時間替換成Python ，這樣可以更能和同事在工作上接軌。
最近要抓氣象署CODis 資料，然後發現先前同事幫忙寫的爬蟲資料過時，有些想要的天氣參數沒有抓下來，
身為愛看網文懶散人，當穿越劇爛大街，每每看到劇情中某某主角在詩會引用李白 杜甫時就覺得很無言，那個時候我就想，好歹現代人受過九年義務教育+ChatGPT輔助，明明可以自創詩詞，不見得一定要引用古人詩詞呀，畢竟智慧財產權很重要的 ，但我不是曹植 無法七步成詩，不如先自創一首詩擺著放，未來真有九度空間，
身為愛看網文懶散人，當穿越劇爛大街，每每看到劇情中某某主角在詩會引用李白 杜甫時就覺得很無言，那個時候我就想，好歹現代人受過九年義務教育+ChatGPT輔助，明明可以自創詩詞，不見得一定要引用古人詩詞呀，畢竟智慧財產權很重要的 ，但我不是曹植 無法七步成詩，不如先自創一首詩擺著放，未來真有九度空間，
