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生物統計學(含 SPSS 使用說明)

出版日期
2019
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9789861945316

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在撰寫「進階應用生物統計學:連續資料分析(含SPSS使用說明)」一書多年後,深感需要一本更基礎,且含類別資料分析的教科書,於是著手撰寫本書。本書經過兩次的改版,此版共18章,其中第3~10章內容屬理論部分,所以採用模擬數據來說明;第11~18章偏應用,採用本土例子,並加入結果彙整。第12~13章屬連續資料之單變量統計檢定;第14~15章屬類別資料之單變量統計檢定;第16~18章屬連續資料之迴歸方法。本書在撰寫上有別於一般統計教科書,希望降低學習障礙,幫助學生及使用者更快能習得統計的要領及靈活運用。
本書特色
(1)研究問題
多數章節都有一「研究問題」,採用的變數都是學生非常熟悉的測量,如身高、體重、血壓等。本書範例皆屬本土數據,使用上沒有文化隔閡,更有親切感。學生也可找出原來的文獻,學習統計分析在該文獻扮演的角色。在「回到研究問題」演練如何將統計分析結果撰寫於研究論文之材料與方法、結果。
(2)Q&A
在每章末設計一個「疑難解答」,包括學生一些疑問,不易融入章節的內容,強調其重要性,以增加學習效果。
(3)觀念彙整
每章節結束前有「觀念彙整」,採用流程圖集整該章之重點,並放入公式方便查閱。附錄1為單變量統計檢定方法的彙整表,包含本書有及沒有介紹的統計檢定,列出各統計檢定之適用情形,幫助學生選擇適當的統計檢定方法。
(4)習題實作
透過習題的實作,複習該章的內容及重點,以提升學習效果。
(5)SPSS操作示範
統計軟體是統計分析功不可沒的幕後大功臣,本書介紹的統計軟體是SPSS,此版也將相關內容更新至25版(與最新的26版相似)。有了SPSS的步驟示範,學生能夠實際操作SPSS,按圖點選,得出與書上同樣的結果。將來在進行統計分析時,也能應用SPSS,更快獲得分析結果。
(6)中英統計名詞對照表
由於一些統計中文名詞尚未統一,所以在每章開始時放置了「中英統計名詞對照表」,方便讀者對照、查閱。本書盡可能採用SPSS中文版的統計名詞,當認為SPSS中文版統計名詞不適合時,則採用較適合的翻譯,並在「註」提醒讀者。
  • CHAPTER 1 統計學的重要性
    • 1 統計學的早期歷史
    • 2 不定性
    • 3 隨機
      • 3.1 隨機號碼
      • 3.2 隨機試驗
      • 3.3 隨機變數
      • 3.4 隨機抽樣
      • 3.5 隨機變異
      • 3.6 隨機分派
    • 4 統計學的萌芽
      • 4.1 貝氏定理的應用
    • 5 近代統計學
    • 6 描述性統計與推論性統計
      • 6.1 母體與樣本
      • 6.2 描述性統計
      • 6.3 推論性統計
  • CHAPTER 2 描述性統計
    • 1 數據的尺度
      • 1.1 層級
      • 1.2 資訊豐富度
    • 2 描述性統計量
      • 2.1 集中趨勢
      • 2.2 變異量
      • 2.3 次數、比例或百分比
    • 3 次數表
    • 4 統計圖
      • 4.1 直方圖
      • 4.2 莖葉圖
      • 4.3 盒形圖
      • 4.4 長條圖
      • 4.5 圓餅圖
    • 5 應用說明
    • 6 SPSS 說明
      • 6.1 集中趨勢及變異量
      • 6.2 次數表
      • 6.3 統計圖
  • CHAPTER 3 常態分布
    • 1 研究問題
    • 2 常態分布的特性
    • 3 標準化及其特性
      • 3.1 由Z 查面積
      • 3.2 由面積查Z
    • 4 應用範例
      • 4.1 X轉換為Z
      • 4.2 Z轉回X
    • 5 SPSS
      • 5.1 由Z 查機率
      • 5.2 由機率查Z 值
  • CHAPTER 4 二項分布
    • 1 研究問題
    • 2 伯努利分布
    • 3 二項分布
      • 3.1 擲硬幣的例子
      • 3.2 回到研究問題
    • 4 期望值及變異數
      • 4.1 期望值
      • 4.2 變異數
      • 4.3 範例
    • 5 二項分布與常態分布
      • 5.1 何種情形,二項分布會近似常態分布
      • 5.2 回到研究問題
    • 6 SPSS
      • 6.1 給x,n,π求二項分布的機率
      • 6.2 給x,n,π求二項分布的累積機率
  • CHAPTER 5 中央極限定理
    • 1 研究問題
    • 2 抽樣觀念
      • 2.1 普查
      • 2.2 立意取樣
      • 2.3 隨機抽樣
    • 3 樣本平均數的抽樣分布
    • 4 中央極限定理
      • 4.1 總平均數
      • 4.2 標準誤
      • 4.3 近似常態分布
    • 5 樣本比例的抽樣分布
    • 6 中央極限定理的應用
      • 6.1 估計x出現在某範圍之機率
      • 6.2 估計p出現在某範圍之機率
    • 7 SPSS
      • 7.1 算母體的平均數、標準差
      • 7.2 隨機抽樣
      • 7.3 算樣本的平均數、標準差
  • CHAPTER 6 t分布
    • 1 研究問題
    • 2 t分布
      • 2.1 t分布之發展起源
      • 2.2 模擬t分布
      • 2.3 自由度
      • 2.4 對應機率
      • 2.5 查t表
      • 2.6 應用
    • 3 SPSS
      • 3.1 由t查面積
      • 3.2 由面積查t
  • CHAPTER 7 點估計
    • 1 研究問題
    • 2 樣本統計量的抽樣分布
    • 3 期望函數與不偏性
    • 4 估計式的有效性
    • 5 平均平方誤
      • 5.1 回到研究問題
  • CHAPTER 8 信賴區間
    • 1 研究問題
    • 2 信賴區間的計算及意義
      • 2.1 計算
      • 2.2 意義
    • 3 回到研究問題
    • 4 信賴區間的寬度之影響因素
      • 4.1 信賴水平
      • 4.2 樣本數
      • 4.3 變異數
  • CHAPTER 9 假說檢定Ⅰ
    • 1 研究問題
    • 2 假說檢定的概念
    • 3 雙尾假說檢定
      • 3.1 虛無假說及對立假說
      • 3.2 採用何種統計檢定方法做分析
      • 3.3 計算p值
      • 3.4 顯著水平及下決策
      • 3.5 臨界值及下決策
      • 3.6 信賴區間及下決策
    • 4 單尾假說檢定
      • 4.1 虛無假說及對立假說
      • 4.2 採用何種統計檢定方法做分析
      • 4.3 計算p值
      • 4.4 顯著水平及下決策
      • 4.5 臨界值及下決策
      • 4.6 信賴區間及下決策
  • CHAPTER 10 假說檢定Ⅱ
    • 1 研究問題
    • 2 法庭判案
      • 2.1 兩種錯誤判斷
      • 2.2 兩種正確判斷
    • 3 統計檢定結果
      • 3.1 兩種錯誤判斷
      • 3.2 兩種正確判斷
    • 4 計算β、power
      • 4.1 H0、H1抽樣分布
      • 4.2 範例(x)
    • 5 α、β與(1 -β)的關係
      • 5.1 範例(單尾)
      • 5.2 比較
    • 6 n與β、(1 -β)之關係
      • 6.1 範例(單尾)
      • 6.2 比較
    • 7 變異係數與β、(1 -β)之關係
      • 7.1 範例(單尾)
      • 7.2 比較
  • CHAPTER 11 單一樣本的統計檢定
    • 1 研究問題
    • 2 單一樣本平均數之Z檢定
      • 2.1 範例
    • 3 單一樣本平均數之t檢定
      • 3.1 範例
    • 4 單一樣本成功比例之檢定:二項式檢定
      • 4.1 範例
    • 5 回到研究問題
    • 6 SPSS
      • 6.1 單一樣本平均數之t檢定
      • 6.2 單一樣本成功比例之檢定:二項式檢定
  • CHAPTER 12 雙樣本t檢定
    • 1 研究問題
      • 1.1 成對情況
      • 1.2 獨立情況
    • 2 成對樣本t檢定
      • 2.1 範例(檢定個案管理組收縮壓的改變)
    • 3 兩個母體變異數是否相等之檢定
      • 3.1 F檢定
      • 3.2 Levene檢定
    • 4 獨立樣本t檢定
      • 4.1 範例(兩組變異數相等)
      • 4.2 範例(兩組變異數不等)
    • 5 回到研究問題
    • 6 SPSS
      • 6.1 成對樣本t檢定(檢定收縮壓的改變)
      • 6.2 F分布
      • 6.3 獨立樣本t檢定
  • CHAPTER 13 變異數分析
    • 1 研究問題
    • 2 變異數分析
      • 2.1 統計前提假設
      • 2.2 平方和
      • 2.3 平均平方和
      • 2.4 F檢定
      • 2.5 變異數分析表
      • 2.6 範例
    • 3 Levene檢定
      • 3.1 範例
    • 4 多重比較
      • 4.1 Scheffe法
      • 4.2 Tukey HSD法
    • 5 回到研究問題
    • 6 SPSS
      • 6.1 變異數分析
      • 6.2 Levene檢定
  • CHAPTER 14 卡方檢定(2x2列聯表)
    • 1 研究問題
      • 1.1 成對情況
      • 1.2 獨立情況(大樣本:年級與近視的關係)
      • 1.3 獨立情況(小樣本:年級與斜視的關係)
    • 2 資料排列
      • 2.1 成對情況
      • 2.2 獨立情況
    • 3 卡方分布
    • 4 成對的McNemar檢定
      • 4.1 McNemar檢定(大樣本)
      • 4.2 範例(家長對近視與斜視的了解)
    • 5 卡方檢定
      • 5.1 獨立性卡方檢定
      • 5.2 範例(大樣本:年級與近視的關係)
    • 6 Fisher's精確檢定
      • 6.1 虛擬範例
      • 6.2 範例(小樣本:年級與斜視的關係)
    • 7 關連強度的指標
      • 7.1 風險比
      • 7.2 勝算比
    • 8 回到研究問題
    • 9 SPSS
      • 9.1 查χ2、p值
      • 9.2 McNemar 檢定(家長對近視與斜視的了解)
      • 9.3 卡方檢定(近視的盛行率)
      • 9.4 Fisher's精確檢定(小樣本)
  • CHAPTER 15 卡方檢定(rxc列聯表)
    • 1 研究問題
      • 1.1 rx2列聯表(疾病主診斷與滯院的關係)
      • 1.2 rx2列聯表(巴氏分數與滯院的關係)
      • 1.3 rxc列聯表(巴氏分數與出院照護模式選擇的關係)
    • 2 資料排列
    • 3 整體的卡方檢定
      • 3.1 範例(疾病主診斷與滯院的關係)
      • 3.2 範例(巴氏分數與滯院的關係)
      • 3.3 範例(巴氏分數與出院照護模式選擇的關係)
    • 4 多重比較
      • 4.1 範例(疾病主診斷與滯院的關係)
    • 5 卡方趨勢檢定
      • 5.1 rx2列聯表
      • 5.2 rxc列聯表
    • 6 回到研究問題
    • 7 SPSS
      • 7.1 整體的卡方檢定(疾病主診斷與滯院的關係)
      • 7.2 多重比較(疾病主診斷與滯院的關係)
      • 7.3 rx2列聯表的卡方趨勢檢定(巴氏分數與滯院的關係)
      • 7.4 rxc列聯表的卡方趨勢檢定(巴氏分數與出院照護模式選擇的關係)
  • CHAPTER 16 相關
    • 1 研究問題
    • 2 相關
      • 2.1 相關係數之計算及詮釋
      • 2.2 相關係數之檢定及信賴區間
      • 2.3 診斷
      • 2.4 範例
    • 3 回到研究問題
    • 4 SPSS
      • 4.1 畫散布圖
      • 4.2 相關
  • CHAPTER 17 簡單線性迴歸
    • 1 研究問題
    • 2 模式、用途、統計前提假設
      • 2.1 模式
      • 2.2 用途
      • 2.3 統計前提假設
      • 2.4 範例
    • 3 迴歸係數之計算及詮釋
      • 3.1 計算
      • 3.2 詮釋
      • 3.3 範例
    • 4 預測
      • 4.1 範例
    • 5 變異數分析表
      • 5.1 計算平方和、平均平方和、F檢定
      • 5.2 決定係數
      • 5.3 範例
    • 6 迴歸係數之檢定
      • 6.1 β1
      • 6.2 β0
      • 6.3 範例
    • 7 殘差分析
      • 7.1 範例
    • 8 回到研究問題
    • 9 SPSS
  • CHAPTER 18 線性複迴歸
    • 1 研究問題
    • 2 模式及其用途
      • 2.1 範例
    • 3 虛擬變數的設定及迴歸係數的詮釋
      • 3.1 虛擬變數的設定
      • 3.2 迴歸係數的詮釋
      • 3.3 範例
    • 4 迴歸係數的估計及預測
      • 4.1 迴歸係數的估計
      • 4.2 預測
      • 4.3 範例
    • 5 變異數分析表
      • 5.1 F 檢定
      • 5.2 決定係數
      • 5.3 範例
    • 6 迴歸係數顯著性檢定
      • 6.1 t檢定
      • 6.2 範例
    • 7 終極模式的決定
      • 7.1 向後法
      • 7.2 向前法
      • 7.3 逐步法
      • 7.4 範例
    • 8 共線性
      • 8.1 指標
      • 8.2 解決方法
      • 8.3 範例
    • 9 統計前提假設及殘差分析
      • 9.1 統計前提假設
      • 9.2 殘差分析
      • 9.3 範例
    • 10 回到研究問題
    • 11 SPSS
  • 參考文獻
  • 附錄
    • 附錄1 單變量統計檢定方法
    • 附錄2 SPSS簡介
    • 附錄3
      • 3.1 標準常態Z分布
      • 3.2 t分布
      • 3.3 F分布
      • 3.4 q分布
      • 3.5 X2分布
    • 附錄4 SPSS名詞對照表
  • 索引
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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