［今日寫呢啲］傻咗，整咗好多篇Facebook Post，明顯因為月頭吸下新讀者，記住月頭訂最抵！邁向2000人！
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講返大市，美股冇乜特別。ADP「小非農」係同預期爭好遠，但疫後都同官方數字成日打交，不用過份演繹。
美股呢？今年53次新高，史上冇試過頭8個月咁勁。只係8月就已經12次破頂，差不多兩日就一次。極之易玩，你只需要唔好自爆。跟返我在Patreon講嗰啲基本法則就得。
不過，9月傳統上係美股最差嘅一個月。咁點部署？亦係文入面會講。
港股呢？之前星期二咪V型反彈700點？2000億成交。但嗰日MSCI換馬嘛，所以睇定啲。咁去到昨日星期三，一樣未散，仲有1800億成交，見底啦啩？仲有啲中概股都大升返晒（Fuck that 政策風險冇得量化冇人敢買啦），餐飲股賭股都強。咁應該買乜？Patreon講
大師冇點你嘅，不再重覆，你見我耐唔耐就「吼～」。係喎，樓上講，美股8月都12次新高，咁我堆嘢日日有幾隻新高又幾奇？但，你又係咪跟得上指數？我唔明啲人做乜話「升咗好多」—添曲上任時，人人都話增長見晒頂，結果蘋果再升咗十倍。而知唔知咩叫做「創新高」？，即係你任何位買都贏錢，包括我之前「吼～」時你話「升咗好多」時。Big Tech 郁得慢？ASML 同Google今年都升咗9成，咁你都唔滿意嘅，我都冇乜好講。遲早我連呢啲都唔貼，我知有啲人唔入Patreon只係睇呢度啲冧把，咁當然都得，等於你唔幫襯去麥當勞坐之嘛，冇搞到人咪得。但，既然成日嚟坐，就買返杯嘢飲嘛。一舊手個月肯定唔夠你去麥當勞坐一個月啦老細。
但講返，其實個垃圾股社會實驗先玩到我懷疑人生。都話上個月睇美股分析員啲細價股心水，亂咁買，完全唔知係乜。結果？一個月升咗15%！勁過咩畢菲特同契媽，真係令我覺得使鬼分析咁多嘢睇咁多嘢。但其實都唔係嘅，正係因為我冇信心，所以買咁少當實驗嘛。30000蚊而家贏咗4500蚊，「都夠我打一個月邊爐」。想知係乜？文入面有講，列晒出嚟的，但都只係垃圾，你鍾意摷垃圾桶嘅都可以嘅
每日一圖嘅，第一個冇特別，蘋果25000億市值。留意10000億市值係2018年嘅事，後來跌返（都話2018年第四季一季跌咗三成），然後2019年9月左右再上返10000億。升咗兩倍幾唔係最大重點，重點係由第二次10000億計呢，跑贏其他幾間。但你由今年開始呢？就跑輪咗。有乜啟示？文入面講
第二圖，今次收水，同2013年，有乜分別？咁都話咗你知，債市表現好唔同。2013年嗰次債息大升，震散股市。今次呢？債息仲要跌。點解會咁？定時辰未到？Patreon講
Good Read兩篇，第一篇講啲「Big Picture」嘢。冇錯，近N年嘅大還境，就係低息，人口老化，同社會財富不均。而呢三樣嘢互為影響（低息咪股樓狂升，咪加深財富不均）。有人話之前中國嘅年青平價勞力令到世界冇通脹，但之後中國都老化，咁全世界人工成本一定大升，就會通脹。但又有另一講法話，科技先進，仲邊使咁多人做嘢？況且，人口老化亦令啲消費能力低咗。當然早兩日我都睇論文又見到，其實係貧富不均先再導致低通脹 — 因為同你第一下諗法唔同，有錢人其實係唔消費的。唔信？文入面講。
第二篇，講航海，講畢菲特，講Captain Scully．牛市個個股神（但，呢兩年都有人話冇乜贏錢，甚至輸錢，都幾高難度），但梗係惡劣環境先見真章。你冇人mark射三分就十射十中，但場上有人mark住呢？得返半秒呢？入就反勝唔入就輸波呢？完全唔同。 今年呢啲市都話又驚又冇買嘅，之後點算？Patreon詳細講
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量化分析論文 在 Re: [分享] 質化和量化研究比較- 看板Master_D - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
最近整理量化(/定量)和質化(/定性)研究的分別時，找到了這篇PO文，消費者行為也算是一個社會科學？想以業界做市場研究的角度來和大家分享、交流一下，
樣本數
量化：上百到上萬個受訪者。考慮樣本數時，除了考量誤差(樣本數越少，誤差越大)，也要考量次族群分析的組數，為了讓每一次族群都有統計上的代表意義(至少30個樣本數，但業界會高出這數字許多)，若要分析很多次族群，那麼整體樣本就較多。
質化：個位數到二、三十個受訪者。通常最少有6位，能有比較足夠的意見做分析。
執行形式：
量化：電話訪問(主要用來接觸較常待在家、較少使用手機的族群，如年長者)、街頭訪問、網路問卷
質化：1對1或1對2深度訪談、6-8人座談會(小型為3-4人)、伴隨購物(觀察消費者購物過程)、日誌法(受訪者自行紀錄每日行為)、工作坊(發想新點子的探討會議)
設計題目的方向：
量化：「廣納」考慮各種情境、列出各種問題和選項，主要為封閉式問題。
質化：「聚焦」針對議題、深入追問，開放式發問。
分析：
量化：「統計分析」、比較數字、觀察數字趨勢、做檢定找出顯著差異、做迴歸分析、集群分析、象限分析觀察不同面向之間的關係，主要就是讓數字說話，分析時，除了呈現數字上的意義外，也要有邏輯地呈現出整份研究，讓整份問卷的結果呈現出一個故事，而不是一個題目一個數據分析。
質化：「觀察與歸納」在訪談中便開始分析，觀察受訪的回答、反應，了解受訪者真實意見並懂得追問。在撰寫報告時整理、歸納大量受訪者回答/語料，重視什麼樣的背景/動機，會有什麼樣的行為，因此著重在解釋受訪者會有這樣的行為，是基於什麼樣的特質、背景和動機，找到背後的原因後，便能做出較明確的結論和建議了。
如何避免偏誤？
量化：問卷「有邏輯且容易回答」，若不易回答，可能讓受訪者誤會或沒耐心而亂答。正式上線之前，會試做各種可能的答題路徑、測試邏輯。身為業界人士，有時候幫忙朋友填碩士論文問卷都能找出許多問題呀><
質化：訪問者「開放地發問」、訪問者必須意識到自己也是研究工具之一，若帶有偏見或引導式發問就會影響研究。除了做確認以外，不引導受訪者回答。
採用範例：
量化：「了解趨勢和組成」，例如年度生育率、知名度成長趨勢、使用族群性別年齡分佈
質化：「深入挖掘或探索」，例如了解Z世代的生活態度與價值觀(一開始較難量化研究，需要透過質化去瞭解)、對於創新商品概念的想法(需要先開放地了解消費者的瞭解和認知是什麼？)
在商業上，都會採用到量化和質化研究(先質再量、先量再質都有可能)，去研究不同議題，更全面了解市場面貌和目標族群！
我在我的IG帳號@cindyanalyst也分享許多研究分析的想法，歡迎大家來交流！
※ 引述《newman168 (謝謝提供資訊)》之銘言：
: 質化做到後來還是覺得量化研究比較好
: 或許是我還不太懂質化研究的要點在哪
: 量化研究我也太懂
: 但我總覺得質化研究做到最後很難去做一個收斂
: 是我還沒有得到質化研究的要點在哪嗎
: 有可能吧
: 量化比較有數據可以參考
: 1就是1，100就是100
: 這不是說哪一種研究方法比較好
: 只是好奇想知道有哪個研究者可以在質化跟量化兩個研究方法跑來跑去的
: 特別在社會科學領域
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