考題深度解——數據處理題中的考生常犯錯誤

知識通道

這是本輯「數據處理」的第五篇內容，前四篇是針對有關數據處理的各種題型、出題傾向分析、答題注意事項及試前練習作正面解說或指導，本篇則以考生常犯錯誤入手，藉以提醒同學避免犯上有關錯誤，大家或可視之為「番外篇」。然而，不要看輕這些「地雷區」，同學若能夠時刻留神，相信可免不少失分的可能。

未能掌握考評須要的深度

考生回應數據題，有一類答題，不能說是有錯誤的，而且，從答案看他們對於題目和資料的理解，亦有一定程度認知。可是，他們就是未能獲取全分，原因在未能拿揑題目要求的深度，只表面地展示個人見解，未能呈現更深層次的內容，簡單說，就是答案過分簡單。

數據「文字化」易失分

舉例說，2016年公開試問及農業趨勢，若考生只指出農地面積減少，當中不加入任何數據，或只提供頭、尾兩年的數據——「由XX減到XX」。這些表現某程度上顯出考生理解題目及資料的意向，但就是過分簡略，即或已指出「農業式微」，但由於未能就「整個 趨勢」更有深度地描述，致錯失分數。

另一類就是機械式答題，當看到數據資料時，就「數白欖」式描述數據——「XX年由XX到XX年XX」，只將所有數據「文字化」，嚴重者可以寫上半版至四分三版A4答題紙。可惜由於只有「文字化」的數據，欠缺當中的歸納、關連、「具體趨勢描述 」，未能完整回應題目。

數學能力或概念稍遜

除因為未能掌握答題「深度」，有些考生則因為數學概念出現錯誤，以致在理解和表達數據資料上出錯，自然答案有誤。舉例如下：

‧一些學生會將增長與淨值混淆，曾經遇過一些學生將中國的經濟增長放緩（即增長率遞減）看為淨值減少，最後作出「中國經濟變差」的結論，但明顯資料所示仍有增長，只是增長放緩。

‧另一類同學錯誤閱讀圖表，例如將與時間無關連的數據，以趨勢形式表達，如2014年的「暴飲模式」一題，一些考生會指暴飲情況有「下降趨勢」，他們將不同年齡人士的同一年統計，視作趨勢理解。

‧部分學生對數據資料的單位欠敏銳，以致出現錯漏或未能準確而有深度地（也有可能是極端地）指出一些數據變化，例如每1的減少，可以是很小的差異或是驚天動地的差異，視乎這個1代表了多少。

‧比較嚴重的情況，就是考生只能背誦公式應對，例如2020年「上網成癮」一題，有考生再計算百分比的百分比，即將百分比的改變，放進計算增減百分比的公式內計算，但其實，由於已是百分比，單單加減計算已是這個結果（再者，資料已清楚展示）。

‧有考生忽略數據精確度的重要性，把一些重要的數據（這方面，同學須鍛煉分辨甚麼內容可以估算、甚麼情況須較嚴謹表達）過分簡略或極端化，最終計算錯誤。

沒有公式的數據運算

一些學生深怕通識題內的數據處理，於是把一些坊間招式背誦，在表達趨勢、變化時，有特定的套路，例如：

1.首先，主題句指出「急升 / 跌」、「平穩」、「大幅增加 / 減少」等；

2.然後，列舉一兩項數據；

3.最後，再將主題句重寫作總結。

小心誤用詞彙框架

筆者認為，沒有理解就背誦，容易「走火入魔」，或者根本未能準確對題回應。以2016年「農業」一題為例，一些考生會誤用詞彙，如農地面積、農業、消費量 / 生產量等項目，理應用上不同動詞，例如不會指「農業減少」，但仍有不少考生未有留意此點，硬套用字，以致答題表現未如理想。

還有一些考生因為背誦框架的緣故，在處理數據時會強意運算，把不必要的運算也用作回應題目，以致焦點落在沒有需要的部分上。其實運算與否，視乎題目和資料須要，並非每次的題型框架都要「公式化」處理。

特別要謹記的是，數據處理沒有方程式，最重要明白題目要求及數據的意義。

載自2021年3月3日《S-file通識大全》