前言 | ||
INTRO |
上一次,我進行統計的時候,我說:夏天即將到了。
該穿的泳裝已經穿完,該秀的腹肌也已經秀過。就在樂之我好不容易下定決心,重拾荒廢好段時間的非官方統計之時,冬天也接近了。在這一段幾乎被(非官方統計)遺忘的一整年時間裡,有多少個玩家興起又退隱?又有多少名角色為了串王大量開串卻不得志?又有多少位勇者為了戰鬥王的頭銜進入白銀之翼大戰多場,卻因為樂之犯懶而錯過了紀錄?
想必不少吧~
請放心,我是不可能道歉的。
能夠捉摸到做統計的時間這麼不靠譜的我的節奏,預測我決定開啟計畫並在前一個月大量使用奪冠角色出場的你,想必一定很清楚什麼是在混亂的局勢中爭先的成就感吧。
總而言之,少幾句廢話。讓我們開始吧~
資料規則 | ||
DATA COLLECTION |
紅酒搭配餃子,總覺得有點不協調。有肉類嗎? -- 丹特寇珥對錫蘭 10/8 |
- 已登記之角色性別比資料,以角色卡有效、活躍、非離城或非具有其他離開之因素之角色為有效統計。
- NPC基本同上。
- 100串資料為順序倒退擷取。(起始日11月x日,結束日10月x日)
- 100串內出現隻人物性別比例包含角色及NPC、即將發布角色卡之角色、亂入式插旗之已登記人物、或是無角色卡但串中人物定位重要的成員。不包含路人式人物、群體手下式人物、來路不明無法分析之人物、對話中敘述之人物等。
- 無人物卡但知名度夠高且出場次數足夠多的人物,不受上列限制,其定義主觀認定。
- 任何未明確標示男性或女性的人物,皆屬於其他性別。
- 此次人氣串數的資料來自於過去340天;性別比例的資料來自於過去100串。
時間變化圖 | ||
TREND ANALYSIS |
我一定要去投訴阿斯嘉特夢境局,然後傑克你來當我的證人。 -- 柴德對雅 10/4 |
本次統計由於樂之犯懶的關係,紀錄了340天才做出一份統計報告。過去只要100天就勤奮的出報告,廢化率可見一斑。以下是這段時間的統計基本資訊:
平均人氣 | 平均串數 | 角色增加總數 | 平均角色增加數 |
3137.31 | 17.20 串 | 158 名 | 0.46 人 / 天 |
時間變化圖名詞註釋
人氣 | 這個數值每天上午十點更新。 |
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串數 | 當日開啟的串數總和,包含任何一切類型的串,如一般、劇情、劇本、後方、南方、公告串。 |
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角色增加數 | 每天統計時,由更新組同仁更新在最新創作一覽頁面的新角色數量。 |
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時間變化圖 | 某項統計標的隨著時間之變化的統計圖。 | |
趨勢圖 | 分析兩項統計標的彼此之間關聯性所用的統計圖。 |
人口增長這一年間人口成長了158人。上圖中藍色點資料為角色數,對應左邊的垂直軸;棕色資料住為每一天的角色增加數,對應右邊的垂直軸。
人氣串數趨勢回歸分析
回歸分析(Regression Analysis)是一種統計測驗模型。它透過特定的資料分類和計算方式,決定出資料的y值和x值之間是否相關,以及其關聯的方向性。其中x值(變數)可以有一個或更多。當兩者的關聯性越高,輸入的x值就越能預測y值的趨勢。在測驗之前,一般都需要先建立假設(Hypothesis, H1)和虛無假設(Null Hypothesis, H0)。前者是研究者資料x值和y值有所關聯的期望,後者則是無所關連。經過回歸分析的計算會得到一個F值,該F值將用於比對回歸分析中跟據自由度(Degree of Freedom, df)所只定的標準F值,若前者大於後者,則假設為真,反之則虛無假設為真。計算回歸分析各資料值時,會得到R平方值。R平方值是xy回歸線(Regression Line)和實際資料點之間的準確度,它用於表示資料的x值和y值的關聯性(而F值就是用於測試R平方的工具)。R平方值越大,越多資料點越接近回歸線,則xy值間的關聯性越高,反之則越低。研究者必須先測試假設成立與否,倘若假設成立,才能進一步辨識趨勢的方向(即xy呈正比或反比)和程度(關聯性的量),這兩者由線性趨勢線公式(y = ax + b)之中的a值(斜率)決定。那麼現在來進行兩者的回歸分析!噗嗯,下面的表格你看不懂的話沒關係的~有結論就可以了~
H1:串數能反映人氣 | H0:串數不能反映人氣 | ||
n | 340 | df reg | 1 |
alpha | 0.05 | df res | 338 |
R^2 | 0.3119 | MS reg | 62480805.9 |
SSy | 200323199.3 | MS res | 407817.732 |
SS reg | 62480805.9 | F | 153.21 |
SS res | 137842393 | F critical | 2.75 |
|結論|
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性別比例圖 | ||
GENDER ANALYSIS |
別讓我猶豫了~♬就隨你喜歡就好囉,融化在夜晚裡~♪ -- 可拉斯尼演出 10/09 |
如果你夠認識樂之(和他無可救藥的統計習慣),應該就會知道這所謂的非官方統計,一開始就是從紀錄公會角色男女性別數量延伸而來的。意思就是說,性別人口統計是一個古老的哲學,由於其特殊性,我除了記錄已登記角色和NPC的性別比例外,每一次也會回數100串,紀錄其中出現的人物性別比例,作為田野調查的對照組和實驗組(所謂的插曲也是紀錄100串時來的)。相關的規則前面已經說過,就不再重複。
以下是這100串內的統計基本資訊:
總出場人次 | 每串平均出場人次 | 標準差 |
375 人 | 3.75 人 / 串 | 2.87 人 / 串 |
性別比例圖名詞註釋
已登記人物卡數 | 經更新組更新,已在RPG公會wiki登記角色卡的角色和NPC性別個別總數。為本調查的對照組(Control Group)。 |
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100串出場性別數 | 在100串中,某一性別之人物出現的累計次數加總。為本調查的實驗組(Experimental Group)。 | |
100串登場人次數 | 在100串中,某一性別之人物出現的總人次數,與上者不同。範例: 100串中,薇塔(女)於5串中出現,則出場性別數為5(女性5次出場),登場人次數為1(1名女性角色)。 |
登場性別人物的總次數!然而,兩者之間的差異很大,基本上沒法比較。為了要比較,我們必須把數字轉換成百分比。
性別比例出場分析
性別比例缺乏平均、標準差等參數統計值(parametric value)的資料,我們今天的問題是......男人和女人(外加秀吉)哪一種比較有愛......這種類別是(categorical values)的資料。於是我採用卡方獨立性測試(Chi-Square Test of Goodness of Fit),簡稱C2TGF。C2TGF檢測代表資料的觀測次數(observed frequency, O)是否遵循期望次數(expected frequency, E)的比例分布;套用在這裡,意思就是100串結果的實驗組是否符合公會已登記的對照組。與任何統計測驗一樣,在開始之前,必須建立假設(Hypothesis)和虛無假設(Null Hypothesis)。假設的建立可以從你看到資料後對它的臆測的基礎上,也就是說你可以直覺的假設某種現象,並用統計方法去間接證實或是反證它。跟上面一樣,接下來的表格你看不懂的話沒關係的~
假設(H1):實驗組和對照組有差異。
虛無假設(H0):實驗組和對照組無差異。
男性(A) | 女性(B) | 其他性別(C) | |
實驗組(O) | 63.47 | 32.80 | 3.73 |
對照組(E) | 54.01 | 41.50 | 4.48 |
r & c | 3 | N | 340 |
df | 2 | alpha | 0.05 |
(AO - AE)^2 / AE | 1.656975 | (CO - CE)^2 / CE | 0.125558 |
(BO - BE)^2 / BE | 1.823855 | ||
X2 | 3.61 | P | 5.99 |
|結論|
|
性別比例出場分析(第15次比第14次)
我們可以再做一次卡方測試,不過這次把對照組從已登記性別比例,換成第十四次統計時的100串登場比例,比較本次和上一次性別比例的異同。
假設(H1):實驗組和對照組有差異。
虛無假設(H0):實驗組和對照組無差異。
男性(A) 女性(B) 其他性別(C) 實驗組(O) 63.47 32.80 3.73 對照組(E) 52.45 45.53 2.02 r & c 3 N 340 df 2 alpha 0.05 (AO - AE)^2 / AE 2.315356 (CO - CE)^2 / CE 1.447574 (BO - BE)^2 / BE 3.559255 X2 7.32 P 5.99 |結論|
- X2 > P,reject H0
- 假設(H1)為真,實驗組和對照組有差異。
- 白話:就是登場的男人夠多,女人夠少~
|延伸結論|
- 一年前掀起的女子力海嘯徹底地平息了,或者說現在掀起了男子力海嘯。
- 本次串王的實力驚人,串女王積弱不振。
性別比例的歷史資料
各位可以切身實地的體會男子力海嘯。(水漲船高的男性出場比率)至於秀吉性別出場率?呼呼,那幾乎已經是上個世紀的事了。
歷屆資料圖 | ||
HISTORICAL ANALYSIS |
或許哪天,啞蝶能帶您逛逛圖書館,您會愛上那兒的。 -- 啞蝶對皮埃蒙 9/21 |
非官方統計的兩大重點(時間變化和性別比例)都已經報告完成啦!接下來,奉上一些歷史性的統計資料。以下不做任何分析(回歸分析或C2TGF那些的),單純看結論!
從另一角度看待人氣與串數的關係人氣串數比率聽起來很費解,但其實就是人氣 / 串數所得的商,單位為人氣/串。每一天均會產生一個人氣值和串數值,前者除以後者,就是當天的比率。每一次統計皆是上百天,這些天的比率會產生一個平均值,就是上圖中的值。截至目前為止,所有比率的總平均值是2.1414人氣/串,標準差為0.1944人氣/串。倘若第16次非官方統計時所產生的平均比率與總平均值的差大於0.1944,則我們可以推斷,從今天起一直到進行第16次統計那天截止,RPG公會的人氣&串行為表現與以前足夠不同。
驗證法則
R平方是任何關聯性統計值(correlation)的關聯性參考依據,R平方越高,代表兩筆資料之間越相關,反之亦然。可以見到第4、5、6次統計的R平方值非常高,超過0.5,而第7、9、11次統計則是慘不忍睹,代表那幾次統計中人氣和串數兩者之間關連性很低。本次的值為0.3119,算是還不賴的程度。
大統整最後則是每次統計的各項平均值,這部分就不需要多加解釋了!
原始資料 | ||
ORIGINAL DATA |
我不過是拆毀人偶,在這之中挑選一些喜歡的零件罷了。 -- 辛西亞對蕭萊雅 10/15 |
去吧!
我把寶物都放在
了
。
插曲 | ||
EPISODES |
您今年還不到一歲,對吧? -- 慎語對芬迪 9/21 |
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萬用場地 最多開串場景 |
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名次 | 場景 | 次數 | ||
赫德克拉 廣場 |
19 次 | |||
白 銀 之 翼 |
2 次 |
串王歷代統計100串串王(男性最高出場次角色)的功績圖(出場次數總和)。只要當過一次串王就有登上此表的資格。我們可以看到歷代串王的興衰,然而曙葉和吳名士兩位歷久不衰,尤其是前者,現在依然在阿斯嘉特活躍,還成立了著名的尤克特拉希爾小隊!
串女王歷代統計100串串女王(女性最高出場次角色)的功績圖(出場次數總和)。只要當過一次串女王就有登上此表的資格。然而不比串王,女王們大多堅持不夠久,幸好目前看起來夜櫻陽依最有潛力!
進口圖根據上面兩個表資料製成的串王進口功績圖。字體越大和方格越大,表示出場總次數越多。
社會新聞 | ||
NEWS |
這整袋錢都是這樣的貨幣,假的,用塑形魔法隨便弄來的。 -- 尼奧對亞茵 10/20 |
- 2017/10/17,2000時間,迷霧森林裡,冒險者們追丟了造成承載儀式物品馬車的嫌疑犯。
- 同上日,1540時間,阿斯嘉特氣象台表示,本城正面臨百年一遇的大霧,街上能見度近零,城衛隊交通單位的狼族隊員發揮嗅覺專長在濃霧中指揮交通。
- 2017/10/16,1959時間,冒險者們因為各自不同的理由,前往吉爾吉斯村調查失落的儀式祭品,但被教團主教的副官阻擋,過程中有勇者強勢的搭訕隊友,表示:「能和羽玥醬過夜真是太棒了!我絕對會徹夜保護妳的!」
- 2017/10/13,1933時間,劇本《臥底委託:調查目標人物的機密情報》。
- 2017/10/11,1436時間,祈求淨化不潔之力的病變騎士找上神秘的大天使,但是其濃郁飽滿的不潔之力撐爆用來淨化的戒指,丟掉六百年修為的天使大受驚嚇,暫時退化成一名白髮蒼蒼的長鬍子老者,恐懼地縮在地上。
- 2017/10/10,1938時間,劇本《I want that sugar sweet》。
- 2017/10/09,2059時間,劇本《斬殺神明的怪物》。
- 同上日,1331時間,一群勇敢的冒險者光臨Euforia Bakery,指定接受以迫擊砲發射點心餵食龍族客人的服務。
- 同上日,1938時間,劇本《三明治的歷史》。
- 同上日,1409時間,《病疫魔典》現任持有者,黑魔蠅的御主,病變騎士泰尼斯降臨阿斯嘉特,意外地發現街上遊蕩的冒險者似乎具有與他類似的認知異常:他們對他身上散發的氣味沒有反應,並且有默契反覆地強調來自清潔隊的威脅。
- 同上日,0121時間,尤克特拉希爾小隊受託前往德威斯特處理蟑螂獸的繁殖問題。
- 2017/10/04,2055時間,劇本《中秋夜Dream-Battle》。
- 同上日,1808時間,尤克特拉希爾小隊在TVS空中花園舉辦聯合烤肉活動,場面非常熱鬧。
- 同上日,1451時間,少年們聚集在紫水晶的女僕咖啡廳,玩女僕裝角色扮演遊戲。
- 2017/10/03,1959時間,劇本《喀爾嘉德的冒險者公會》。
- 2017/10/02,1623時間,於白銀之翼的猛獸競技場,小型鋼龍對上複眼蜘蛛,猛獸之間野性又狂大的戰鬥展開--
- 2017/10/01,2250時間,於赫德克拉廣場,女孩湊近男孩表示:「輪不到你來命令我,我知道呦,你這傢伙是個不折不扣的蘿莉控。平時很正常,內心卻很齷蹉。」
- 2017/09/29,2020時間,劇本《調查委託:姆貝山山道魔物的活躍.二》。
- 2017/09/28,1231時間,兩個狼人在狗尾酒吧裡聊天,其中一個在推銷高級肉品,另一個酒醉吐得杯盤狼藉。
- 2017/09/23,2025時間,劇本《再訪瀘水》。
嘿嘿~☆
謝謝你看完噢~!
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