定量變數(Quantitative variable)包括連續變數(Continuous variable)與計數變數(Count variable)，前者包括身高、體重、體溫，後者包括懷孕次數、看診人數、每年空污人數。在這個單元中，不僅介紹資料的集中趨勢，也介紹資料的離散趨勢，還說明了盒形圖(box plot)與散布圖(scatter plot)的意義。
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您一定聽過大數據(Big data)，但您認識大數據中變數值(Varaible)的資料型態嗎？統計中，資料的型態包括：「類別變數」(Categorical variable)，又稱「離散變數」(Discrete variable)，包括名義變數(Normal scale)以及次序變數(Ordinal scale)。而「連續變數」(Continuous variable)，且分為等距變數(Interval scale)及等比變數(Ratio scale)。名義變數的數字順序只是類別的代表名稱，沒有嚴重度的差異，例如性別、血型、種族，不可以做加、減、乘、除的運算。次序變數的數字順序有嚴重度的差異，例如滿意度與疼痛指數。
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今日要介紹的分析方法為中介回歸(mediated regression)，透過這個方法，可以瞭解哪些變數是中介變數(mediator)。
在回歸分析中，當研究者以一自變數(Independent Variable ,IV)去預測依變數(Dependent Variable, DV)，且其預測能力有統計上的顯著意義，其影響可能純粹來自自變數(IV)，亦可能透過中介變數(Mediator, M)影響依變數(DV)。若將中介變數放入模式中，自變數(IV)的係數變小，但對依變數(DV)的影響仍然顯著，此中介變項對模式的影響為Partial mediation，即自變數(IV)對依變數(DV)的雖有影響，但有一部份是透過中介變項影響依變數(DV)。若將中介變數放入模式中，自變數(IV)的係數變小，但對依變數(DV)的影響已不顯著，此中介變項對模式的影響為Full mediation，即自變數(IV)對依變數(DV)的影響不顯著，而是完全透過中介變項影響依變數(DV)。
根據上圖可以放入3個回歸模式檢驗自變數(IV)、依變數(DV)中介變項(Mediator)3者的關係。
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思考題？ 當研究者觀察到認知態度對空腹血糖值有影響時，真的是認知態度影響了空腹血糖嗎？還是透過其他未知的變數直接或間接影響空腹血糖值？ |
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