一研究想要了解「慢性踝關節扭傷患者在接受穩定運動訓練後，有無再度發生扭傷的情況？」，對於這個問題的研究變項，適合用來描述資料的集中量數為何？①中位數 ②平均值 ③眾數

本題觀念：

本題考查的是生物統計學中「資料尺度（Levels of Measurement）」與「集中量數（Measures of Central Tendency）」的對應關係。

首先，必須判斷研究變項「有無再度發生扭傷」的資料屬性：

1. 變項性質：該變項的數值為「有（Yes）」或「無（No）」。
2. 測量尺度：屬於名義尺度（Nominal scale），又稱類別尺度。這類資料僅能用來分類，類別之間沒有順序大小之分（例如：性別、血型、生死）。

選項分析

• ① 中位數 (Median)：
  • 不適合。中位數是將資料由小到大排列後位於中間的數值。名義尺度（如：有/無）的類別沒有固定的邏輯順序，無法進行排序，因此無法計算中位數。中位數適用於順序尺度（Ordinal，如：輕度/中度/重度）或等距/等比尺度（Interval/Ratio，如：分數、身高）。
• ② 平均值 (Mean)：
  • 不適合。平均值需將所有數值加總後除以個數，僅適用於連續變項（等距或等比尺度）。名義尺度的類別（有/無）無法進行算術運算（"有"加"無"沒有意義）。雖然在統計運算中常將二元變項編碼為 0 與 1 來計算「比例（Proportion）」，但在描述性統計的「集

...（解析預覽）...