請 先 準備好 計算機 和 文具 。 首先 ， 若是 閱讀 只 有 數值 的 統計表 ， 重點 在 掌握 其中 具 特徵性 的 數值 。 比如說 ， 想 知道 人口 的 變化 的話 ， 要 先 找出 哪些 年份 驟增 ， 哪些 年份 驟 減 ， 粗略 地 找出 幾 個 節點 。 接著 用 黃色 的 簽字筆 在 節點 的 數值 上 做 記號 。 做完 這 個 初步 的 掌握 之後 ， 你 會 發現 這些 原本 枯燥 乏味 的 數字 排列 ， 開始 變 得 有 意義 起來 ， 並且 能 作為 進一步 細部 分析 時 的 重要 線索 。 當然 在 這 個 階段 ， 比起 精準 掌握 數據 ， 更 重要 的 是 掌握 概略 的 數目 。 比如說 大政 九年 二十六 歲 的 人口 是 八十一萬四千九三百三十 人 的話 ， 只要 看作 約略 八十萬 人 ， 同樣 的 昭和 五十年 同 年齡 人口 為 二百四十一萬八千六百六十六 人 的話 ， 可 看作 約略 兩百四十萬 人 等 掌握 概略 的 數目 ， 就 可 得知 該 年齡 人口 過 了 半 世紀 多一點 的 時間 就 成長 了 三 倍 。 當 你 只 需要 小數點 後 一 位數 的 數值 ， 計算 到 小數點 後 三 位數 是 愚昧 的 行為 。 閱讀 統計 圖表 還 有 一 個 訣竅 就 是 把 它 視覺化 。 把 概略 的 數值 （ 只 列出 適當 間隔 、 具 特徵性 的 數值 ） 變成 圖表 。 同樣 的 ， 圖表 的 內容 只要 是 概略性 的 數值 即可 。 至於 閱讀 已經 圖表化 的 統計 ， 也 是 運用 上述 的 手法 。 找出 變化 激烈 的 節點 ， 做上 記號 。 這 個 方法 可以 幫助 你 迅速 掌握 概要 。 關於 這 類 圖表 ， 我們 除了 要 學習 如何 讀懂 它 ， 還 必須 理解 它 的 呈現 方式 。 橫軸 是 以 什麼 為 單位 、 兩 者 之間 真的 有 相關 嗎 等等 ， 必須 先 從 範例 了 解製圖 的 規則 。 上 頁 這 張 圖 很 常見 ， 是 把 智力 檢查 成績 依 年齡 分別 所 製成 的 圖表 ， 猛 一 看 會 以為 人 的 智力 從 二十 歲 之後 就 開始 老化 ， 不禁 令 人 感到 不安 ， 擔心 自己 也 會 像 這 張 圖 顯示 的 那樣 ， 知識 能力 不斷 地 老化 。 但 在 做 這 個 判斷 之前 ， 有 幾 件 事 要 釐清 ， 這 是 同 一 人 一生 的 智力 變化 嗎 （ 這 稱作 縱斷面 研究 ） ？ 抑或 在 某 個 時間點 測量 各 年齡層 的 人們 的 智力 後 ， 再 製成 這樣 的 圖表 ？ 把 每 個 點 （ 數值 ） 用 線 連結 起來 ， 然後 故事 化為 人 的 一生 ， 這樣 的 解讀 是 很 危險 的 。 以 最 理想 的 狀態 來 說 ， 必須 把 各 群 組 的 受 實驗 者 的 教育 程度 、 職業 結構 等 各 層面 調整到 等質 ， 但 要 集合 這樣 等 質 的 被 實驗 者 ， 實際 上 是 不可能 的 事 。 先 不 說 別的 ， 光 是 一九六○年代 的 人 和 一九一○年代 的 人 ， 接受 的 教育 內容 就 不 一樣 。 社會 不斷 往 高學歷化 、 資訊化 邁進 ， 現在 十 歲 的 人 等到 變成 六十 歲 時 ， 很 難 想像 他們 做出來 的 測驗 會 低於 這 張 圖 的 數值 。 因此 ， 為了 不 上 統計 圖表 的 當 ， 理解 於 熟練 製圖 手法 （ 呈現 的 技術 ） 是 必要 的 訓練 。 __UNDEF__ 只有 數字 的 統計 以及 被 製成 圖表 的 統計 ， 兩 者 相比 ， 圖表 比較 快 讓 人 一目瞭然 ， 但 以 資料 價值 來 說 ， 只 有 數字 的 統計 ， 壓倒性 的 高 。 數字 可以 根據 使用 目的 轉換成 各 種 圖表 ， 但 圖表 無法 還原成 數字 資料 。 數字 列表 是 原料 ， 圖表 則 是 無法 再 轉變 的 完成品 。 因此 ， 完全 用 數字 列表 的 方式 呈現 的 《 日本 統計 年鑑 》 （ 總務省 統計局 ） 的 利用 價值 非常 大 。 這 本 年鑑 從 氣象 到 物價 、 學校 數量 等 各 種 領域 的 統計 數字 無所不包 ， 而且 還 附 索引 ， 非常 方便 ， 可 供 多目的 使用 ［ 目前 已 可 在 網站 上 查詢到 統計 資料 ］ 。 2　 先 從 初步 的 分析術 開始 做 起 分析 方法 的 訓練 之中 少不了 邏輯 的 訓練 。 邏輯學 中 有 兩 種 推論 形式 「 歸納法 」 和 「 演繹法 」 ， 我們 先 來 檢討 一下 這 兩 種 方法 。 所謂 的 歸納法 ， 就 是 由 特殊性 項目 歸納出 一般性 項目 的 方法 。 以 個別 的 觀察 或 經驗 為 基礎 ， 然後 從中 找出 普遍性 的 法則 。 這 是 重視 經驗 的 方法 ， 所以 在 日常 生活 中 很 常 被 使用 。 比如說 ， 試 過 幾 款 Ｐ 公司 製 的 鋼筆 後 得到 一 個 結論 ， 「 Ｐ 公司 做 的 鋼筆 寫起來 很 滑順 ， 但 很 快 就 壞掉 」 ， 這 就 是 歸納法 。 實際 上 的 運用 ， 大多 會 透過 比較 的 方式 ， 比如說 ， 試 著 使用 其他 品牌 的 鋼筆 ， 然後 把 使用 過 的 經驗 歸類 ， Ｐ 公司 製 的 歸 Ｐ 公司 製， Ｍ 公司 製 的 歸 Ｍ 公司 製 ， 找出 同 一 群組 共通 的 性質 。 相對於 歸納法 的 演繹法 ， 則 是 由 一般性 的 項目 推論出 特殊性 項目 的 方法 ， 三 段 論證 就 是 這 個 方法 之 一 。 以 數學 來 說 ， 通常 會 從 某 個 公理 作為 出發點 ， 導出 多 個 定理 或 線索 ， 這 就 是 演繹法 。 透過 某 個 定理 ， 解決 各 種 問題 同樣 也 是 演繹法 。 比如說 ， 某 個 石器 是 在 立川壤 土層 挖掘出來 的 ， 所以 可以 推斷 它 屬於 洪積世 舊 石器 時代 的 物品 。 像 這樣 ， 從 關於 地層 所 知 的 一般性 事項 ， 推斷出 個別 出土品 的 年代 ， 這 也 是 演繹法 。 還 有 ， 提出 假設 來 解決 問題 也 是 演繹法 的 一 種 。 因為 以 邏輯 操作 來 說 ， 假設 被 用來 當作 公理 一樣 運用 。 最 有名 的 就 是 地球 科學 的 板塊 構造 論 ， 該 理論 認為 地球 的 大陸 或 大海 是 乘 著 巨大 的 板塊 移動 。 透過 這 個 假設 ， 合理 地 說明 了 大陸 與 各 個 島嶼 的 配置 關係 ， 以及 火山 、 地震 等 諸 現象 的 形成 。 歸納法 是 從 有限 的 經驗 推論出 一般性 的 結論 ， 所以 推論 的 方法 本身 就 曾 被 批判犯 了 邏輯 上 的 謬誤 。 不管 收集 了 多麼 豐富 的 事例 導出 的 結論 ， 都 有 可能 因為 不斷 出現 的 新 事例 ， 永遠 無法 達到 普遍性 的 結論 。 因此 ， 科學 研究 大多 會 從 歸納法 出發 ， 往 演繹法 邁進 。 經濟學 或 語言學 的 研究 方法 ， 也