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當類別資料項目太多，不適合繪製圓餅圖時，應該以表格方式呈現，
那麼表格該怎麼製作呢？下面是一張虛擬的各類型圖書館流通量統計表，看倌感覺如何呢？
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流通量 |
大學 |
學院 |
科技大學 |
技術學院 |
|
平均數 |
165432 |
123456 |
122478 |
56789 |
|
最小值 |
5432 |
112345 |
100 |
1567 |
|
最大值 |
1234567 |
134567 |
312345 |
2012345 |
|
總和 |
34567890 |
1234567 |
2345678 |
1988888 |
|
個數 |
44 |
17 |
17 |
38 |
註：表內數字純屬虛構。
數字不太容易看。對啊！數字要靠右對齊，而且三位數以上的數字要用三位數撇節法。那我重做一張表好了：
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流通量 |
大學 |
學院 |
科技大學 |
技術學院 |
|
平均數 |
165,432 |
123,456 |
122,478 |
56,789 |
|
最小值 |
5,432 |
112,345 |
100 |
1,567 |
|
最大值 |
1,234,567 |
134,567 |
312,345 |
2,012,345 |
|
總和 |
34,567,890 |
1,234,567 |
2,345,678 |
1,988,888 |
|
個數 |
44 |
17 |
17 |
38 |
好看多了！可是還是感覺怪怪的，好像很難比較各類型圖書館的流通數字？那如果是下面這張表格呢？
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圖書館類型 |
平均數 |
最小值 |
最大值 |
總和 |
個數 |
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一般大學 |
165,432 |
5,432 |
1,234,567 |
34,567,890 |
44 |
|
一般學院 |
123,456 |
112,345 |
134,567 |
1,234,567 |
17 |
|
科技大學 |
122,478 |
100 |
312,345 |
2,345,678 |
17 |
|
技術學院 |
56,789 |
1,567 |
2,012,345 |
1,988,888 |
38 |
表格是將相關的項目分類，以方便讀者做比較。所以，表格的主體是資料。表格可以幫助研究者有效地利用有限的篇幅呈現大量的資料；通常用來呈現精確的數據，將資料依照一定次序排列在各欄各列中，幫助讀者做比較。
通常是把觀察變項或分類變項放在左邊（橫列），而把統計量放在上面（直欄）。這樣的呈現方式，較能達成比較的目的。如上表，流通量在各類型學校之情況具有高度的自明性，這也是統計表的第二個目的。
至於順序，觀察變項或是分類變項的順序，應視資料類型而定：
-
如果是名義變項，只是單純的分類的話就無法規定，視慣例而定，比如我們常講男女，所以性別可以先放男，再放女；但是在呈現調查結果時，更常依
freqyency 來決定，如女生人數多，就把女生放前面，尤其有report累積百分比時。
-
如果是順序變項，變項本身就隱含著順序關係時，當然就依順序呈現，如：大學、碩士班、博士班；講師、助理教授、副教授、教授；大一、大二、大三、大四；當然順序倒過來也可以。
-
如果是量尺，那就依大小順序囉！如：非常滿意、滿意、普通、不滿意、非常不滿意。
至於統計量的順序，通常是（平均數、標準差）、（最小值、最大值）、（個數、百分比）；括號內是通常一起出現、比鄰的好兄弟。
此外，表格中的數字必須靠右對齊，以方便比較，但不能貼近邊線，應該預留適當的空間。所有的$、﹢、﹣、±、﹦等符號，也都應排列整齊。
千位以上的數字一定要用三位數撇節法，以逗號（半型）撇開，例：12,345,678。
如果表格中所有數值都是以千或百萬計時，可以省略掉有關的零以節省空間，同時在欄標題註明。
接下來介紹APA
Style對次數分配表和人口統計表之相關規定。
n
次數分配表（Frequency
table）
次數分配表是用來摘述樣本的數量分佈或是變項的情況。次數分配表中只要呈現對研究特別重要的資料，例如特定行為的出現次數
即可，無需鉅細糜遺全數羅列。（Nicol
& Pexman, 1999）
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表4.1
讀者解決資訊需求的第一選擇 |
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資訊需求管道 |
人數 |
百分比 |
|
上網 |
116 |
43.8 |
|
問人 |
67 |
25.3 |
|
求助專業人員 |
34 |
12.8 |
|
臺北市立圖書館總館或分館 |
22 |
8.3 |
|
逛書店 |
13 |
4.9 |
|
利用國家圖書館 |
7 |
2.6 |
|
就學時的大專院校圖書館 |
4 |
1.5 |
|
利用住家附近的圖書館 |
1 |
0.4 |
|
公司內的圖書館或資料中心 |
1 |
0.4 |
|
註：N＝265 |
|
|
n
人口統計資料（Demographic
table）
人口統計資料提供樣本特性的摘述，如性別、年齡、職業、教育程度等。人口統計資料表通常是呈現特別母群的樣本，例如：一個圖書館的讀者樣本；而所呈現的資料是次數（如每個年齡層的人數）。事實上人口統計資料表可以是次數分配表，或者平均數和標準差，也可以是結合次數分配和平均數、標準差。（Nicol
& Pexman, 1999）
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|
人數 |
百分比﹪ |
|
性別 |
國內 |
國外 |
總計 |
|
男生 |
5 |
5 |
10 |
30.3
|
|
|
|
女生 |
18 |
5 |
23 |
69.7
|
|
|
|
年齡 |
|
|
|
|
|
30歲以下 |
1 |
0 |
1 |
3.0
|
|
|
|
31-40歲 |
15 |
6 |
21 |
63.6
|
|
|
|
41-50歲 |
5 |
2 |
7 |
21.2
|
|
|
|
51-60歲 |
2 |
2 |
4 |
12.1
|
|
|
|
最高學歷 |
|
|
|
|
|
博士 |
9 |
2 |
11 |
33.3
|
|
|
|
碩士 |
13 |
7 |
20 |
60.6
|
|
|
|
大專院校 |
1 |
1 |
2 |
6.1
|
|
|
American Psychological
Association (2001). Publication Manual of the American
Psychological Association (5th ed.). Washington, D. C.: Author.Nicol,
A. A. M., & Pexman, P. M. (1999).
Nicol, A. A. M., & Pexman, P. M. (1999). Presenting your
findings: A practical guide for creating tables. Wahsington, DC:
American Psychological Association.
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