【明報專訊】同為數據分析類型的題目，「數據特徵」與「數據模式」題雖然同樣要求同學表達數據的各項演進，但背後原理大不相同。

原理分析

◆數據「特徵」題

分析焦點在於發掘數據表現的突出之處，最常見於以下兩類情�G：(見表)

◆數據「模式」題

涉及關聯思考的操作，論證分析門檻比討論「特徵」為高。這類題目除了涵蓋「特徵」的分析要求，需指出及討論數據的突出之處，還附帶兩項特性：

1. 數據的表現(強弱／好壞／高低／升跌／多寡)似乎會出現一種能夠預測、具特定規律或重複性的變化

2. 數據表現及變化與某些因素、變項(或稱屬性)相關

■卷一例子解說

◆資料A：2017及2018年花粉症在A市的每月平均新增病患個案(表)

◆題目

a. 描述資料A中，2017年及2018年A市花粉症個案的特徵。

b. 描述資料A中，2017年及2018年A市花粉症個案的傳播模式。

◆「特徵」題答法：

應描述突出的數據表現

?如題目以「特徵」提問(即題a)，同學答題時應?眼檢視數據某部分突出的表現，然後描述。例如「2017及2018年，A市的花粉症個案集中於2至4月發生，高峰時多達3900多宗……」

◆「模式」題答法：

重視特徵的規律及其因素

?如題目以「模式」提問(即題b)，同學除指出上述有關花粉症個案的特徵外，也要嘗試進一步思考及分析，包括：i)上述花粉症散播的情�G，是否具備某種重複性或可預視的規律；ii)如這種規律確實存在，那麼這種規律的出現可能與哪些因素有關？

經過以上思考分析後，我們會有以下發現：i)2017年，A市花粉症的高峰期是2至4月；ii)情�G於2018年幾乎一模一樣地重複；iii) 2至4月是冬末春初，一般為植物傳播花粉的季節。由此，我們便能大致得出以下回應：「2017及2018年，A市的花粉症個案集中於2至4月，即冬季與春季期間，高峰時有多達3900多宗。反之，其餘月份，特別是夏季及秋季，花粉症個案明顯較少。由此可推論，A市的花粉症個案多寡及傳播情�G，或許與季節因素相關……」

■IES的分析應用

掌握了「模式」的思考原理，對通識科的議題分析及考評均十分重要。不論是作答卷一的題目，或是處理「獨立專題探究(IES)」的數據分析，很多時候學生均需要將從問卷或訪談蒐集得來的意見及資料，有條理地整合分類，而其中一種很有效的分析方法，就是運用「模式」原理將數據歸類。

以其中一道常見的議題，「探討同性戀平權政策在香港落實的可能與困難」為例，一般而言，學生通常透過訪談特定人物、蒐集文本研究及向公眾派發問卷作意見調查，收集大量有用資訊，而有關資訊大致上可以籠統地分類為「贊成」及「反對」。假如要進一步仔細地梳理資料，從而歸納出影響同性戀平權政策在香港落實與否的因素，筆者一般建議學生循以下模式，將數據重新整理，例如：

?受訪者對議題的取態，與年齡層是否相關？

?受訪者對議題的取態，會否體現於教育程度的不同？

?受訪者對議題的取態，與其國籍身分是否相關？

?受訪者的性取向，會否令他們對議題的取態有所不同？

?受訪者對議題的取態，與其宗教信仰背景是否相關？

一般而言，學生透過以上形式將材料歸類及整理，通常會獲得許多珍貴且具價值的發現。

簡單而言，「數據特徵」與「數據模式」屬於同一類別的數據分析題目，但兩者程度不同。「模式」的討論涵蓋了「特徵」的分析元素，同時比「特徵」有更高層次的推論門檻。

文：伊利沙伯中學舊生會湯國華中學通識科教師 張兆聰

[通通識 第533期]