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醫護統計與SPSS:分析方法與應用

出版日期
2023/07/17
閱讀格式
PDF
書籍分類
學科分類
ISBN
9786263438255

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統計方法經常要面對數值計算,然而今日科技如此進步,已開發有各種統計軟體,學生在學習統計方法時當不至於感到霧煞煞了。

但是在學習統計方法處理問題時,最常令人感到困擾的是:
「收集到的數據要選用何種的統計處理方法才好呢?」
「要如何輸入數據,有無明確的輸入步驟呢?」
「輸入後,在進行統計處理時,有無明確的分析步驟呢?」
「分析結果要如何解讀才好呢?」
此的確是學生學習統計方法時最為煩惱的,然而此種煩惱是多餘的,任何人只要能利用本書參照使用就行,可以說非常簡便。

本書的特徵有以下四項:
1.只要看數據類型,即可選用適切的統計處理方法。
2.數據的輸入與其步驟,有跡可循。
3.統計處理的方法與其步驟,清晰明確。
4.輸出結果的解讀方法,簡明易懂。
書中的統計方法其涵蓋內容甚為豐富,上篇有23章,下篇有22章,幾乎常用的統計方析方法都收錄於其中,因此使用時不至於有所短缺之憾。
本書的撰寫是以醫學院相關科系、護理學院相關科系、公衛學院相關科系的學生為對象,從大學部到研究所均可使用,只要把統計方法配合本書的分析方法,即可參照使用,學生再也不會視統計為畏途了。
  • 上篇
    • 01章 意見調查與問卷製作
      • 1.1 意見調查的問卷製作
      • 1.2 調查.研究主題的檢討
      • 1.3 調查的企劃
      • 1.4 問卷的製作
      • 1.5 問卷的修正
      • 1.6 有關就業調查的問卷範例
    • 02章 平均,變異數,標準差
      • 2.1 平均,變異數,標準差
      • 2.2 利用SPSS得出的平均、變異數、標準差
    • 03章 相關係數,等級相關,Cramer’s V關聯係數,Kappa一致性係數,Cohen’s d效果量
      • 3.1 散佈圖,相關係數,等級相關
      • 3.2 利用SPSS求相關係數
      • 3.3 利用SPSS製作散佈圖
      • 3.4 利用SPSS求等級相關係數
      • 3.5 Kappa一致性係數
      • 3.6 Kendall一致性係數
      • 3.7 Cramer’s V相關係數
      • 3.8 柯恩的效果量
    • 04章 獨立性檢定,適合度檢定,常態性檢定,McNemar檢定,Cochran’s Q檢定
      • 4.1 獨立性檢定
      • 4.2 適合度檢定
      • 4.3 常態性檢定
      • 4.4 McNemar檢定
      • 4.5 Cochran’s Q檢定
    • 05章 勝算比,風險比
      • 5.1 勝算(Odds)比,風險比
      • 5.2 利用SPSS的勝算比、風險比
    • 06章 t檢定,Wilcoxon等級和檢定
      • 6.1 t檢定─獨立(無對應時)樣本的t檢定
      • 6.2 利用SPSS的t檢定
      • 6.3 利用SPSS的Wilcoxon等級和檢定
      • 6.4 t檢定─相關(有對應)樣本的t檢定
      • 6.5 利用SPSS的無母數檢定(相關時)
    • 07章 單因子變異數分析與Kruskal-Wallis檢定
      • 7.1 單因子變異數分析
      • 7.2 利用SPSS的單因子變異數分析與多重比較
      • 7.3 SPSS─Kruskal-Wallis檢定
      • 7.4 SPSS─交互作用與下位檢定(重複數相等時)
    • 08章 Friedman檢定與多重比較
      • 8.1 前言
      • 8.2 Friedman檢定
      • 8.3 多重比較
    • 09章 反覆測量的變異數分析與多重比較
      • 9.1 前言
      • 9.2 反覆測量的變異數分析
      • 9.3 多重比較
      • 9.4 例題
    • 10章 多變量變異數分析與多重比較
      • 10.1 前言
      • 10.2 多變量變異數分析
      • 10.3 多重比較
    • 11章 多變量共變異數分析與多重比較
      • 11.1 單變量共變異數分析
      • 11.2 單變量共變異數分析的平行性檢定
      • 11.3 單變量共變異數分析與多重比較
      • 11.4 多變量共變異數分析
      • 11.5 多變量共變異數分析的平行性檢定
      • 11.6 多變量共變異數分析與多重比較
    • 12章 一般線性模式
      • 12.1 一般線性模式—交互作用
      • 12.2 利用SPSS的一般線性模式—交互作用
    • 13章 因素分析與對應分析
      • 13.1 因素分析
      • 13.2 利用SPSS的因素分析—最大概似法
      • 13.3 利用SPSS的因素分析—主軸因素法
      • 13.4 對應分析—將質性資料的關聯圖式化
      • 13.5 多重對應分析
    • 14章 複迴歸分析
      • 14.1 單迴歸分析
      • 14.2 分析步驟
      • 14.3 複迴歸分析的虛擬變數法
      • 14.4 複迴歸分析—逐步迴歸法
      • 14.5 放入交互作用項時利用中心化迴避共線性的方法
    • 15章 類別迴歸分析
      • 15.1 類別迴歸分析
      • 15.2 利用SPSS的類別迴歸分析
    • 16章 主成分分析與集群分析
      • 16.1 主成分分析與集群分析
      • 16.2 利用SPSS的主成分分析
      • 16.3 利用SPSS的集群分析
      • 16.4 以散佈圖表現4個類型
    • 17章 類別主成分分析
      • 17.1 類別主成分分析
      • 17.2 利用SPSS的類別主成分分析
    • 18章 聯合分析
      • 18.1 聯合分析
      • 18.2 利用SPSS製作聯合卡
      • 18.3 利用SPSS執行聯合分析—SCORE之情形
      • 18.4 利用SPSS執行聯合分析—SEQUENCE之情形
    • 19章 單一受試體分析
      • 19.1 單一受試體(singlecase)
      • 19.2 利用SPSS的線形圖
      • 19.3 利用SPSS的連檢定(RunTest)
      • 19.4 SPSS的時間數列圖形—單邊對數
      • 19.5 SPSS的一般線性模型
    • 20章 典型相關分析
      • 20.1 概要
    • 21章 類別典型相關分析
      • 21.1 前言
      • 21.2 類別典型相關分析
    • 22章 階層迴歸分析
      • 22.1 資料形式
      • 22.2 資料輸入
      • 22.3 SPSS分析步驟
      • 22.4 SPSS輸出
      • 22.5 輸出結果判讀
    • 23章 非線性迴歸分析
      • 23.1 前言
      • 23.2 非線性迴歸分析
  • 下篇
    • 01章 統計處理須知
      • 1.1 實驗計畫法與統計解析
      • 1.2 估計
      • 1.3 檢定的3個步驟
      • 1.4 多重比較簡介
      • 1.5 Tukey的多重比較
      • 1.6 Tukey的多重比較步驟
      • 1.7 Dunnett的多重比較
      • 1.8 Dunnett的多重比較步驟
    • 02章 無母數檢定
      • 2.1 簡介無母數檢定
      • 2.2 Wilcoxon的等級和檢定
      • 2.3 Wilcoxon等級和檢定的步驟
      • 2.4 Kruskal-Wallis檢定
      • 2.5 Kruskal-Wallis檢定的步驟
      • 2.6 Steel–Dwass的多重比較
      • 2.7 Steel-Dwass檢定的步驟
      • 2.8 Steel的多重比較
      • 2.9 Steel檢定步驟
    • 03章 二因子變異數分析與多重比較
      • 3.1 二因子(無對應因子與無對應因子)
      • 3.2 二因子(無對應因子與有對應因子)
      • 3.3 二因子(有對應因子與有對應因子)
    • 04章 Logistic迴歸分析
      • 4.1 Logistic迴歸分析簡介
      • 4.2 二元Logistic迴歸分析的步驟
      • 4.3 多元Logistic迴歸
    • 05章 Probit分析
      • 5.1 Probit分析簡介
      • 5.2 Probit分析的步驟
    • 06章 卜瓦松迴歸
      • 6.1 卜瓦松迴歸簡介
      • 6.2 卜瓦松迴歸分析的步驟
    • 07章 次序迴歸分析
      • 7.1 次序迴歸分析簡介
      • 7.2 次序迴歸分析的步驟
    • 08章 Ridit分析
      • 8.1 Ridit分析的簡介
      • 8.2 Ridit分析的步驟—以組A為基準時
      • 8.3 Ridit分析的步驟—將組A與B的合計取成基準時
    • 09章 Kolmogorov-Smirmov檢定
      • 9.1 Kolmogorov-Smirmov檢定簡介
      • 9.2 K-S檢定的步驟
    • 10章 Mantel-Haenszel檢定
      • 10.1 Mantel-Haenszel檢定簡介
      • 10.2 Mantel-Haenszel檢定的步驟
    • 11章 存活分析—壽命表
      • 11.1 壽命表
    • 12章 存活分析—Kaplan-Meier法
      • 12.1 Kaplan-Meier法簡介
      • 12.2 利用Kaplan-Meier法求存活率的方法
      • 12.3 2條存活率曲線之差的檢定
      • 12.4 檢定2條存活率曲線之差的步驟
    • 13章 存活分析—Cox迴歸分析
      • 13.1 Cox迴歸分析簡介
      • 13.2 Cox迴歸分析的步驟
      • 13.3 比例風險性是否成立?
      • 13.4 比例風險性的驗證
      • 13.5 比例風險性驗證的步驟
    • 14章 對數線性分析
      • 14.1 對數線性分析的簡介
      • 14.2 對數線性分析的交互作用—此處是重點!
      • 14.3 對數線性分析的步驟
    • 15章 Logit對數線性分析
      • 15.1 前言
      • 15.2 Logit對數線性分析
    • 16章 判別分析
      • 16.1 目視的判別分析
      • 16.2 使用線性判別函數求境界線
      • 16.3 判別分數的求法
      • 16.4 以正答率與誤判率確認判別結果
      • 16.5 何謂標準化線性判別函數
    • 17章 ROC曲線
      • 17.1 ROC曲線的主要作用
    • 18章 傾向分數
      • 18.1 簡介
      • 18.2 分析例
    • 19章 廣義線性模型與廣義估計方程式
      • 19.1 簡介
      • 19.2 廣義估計方程式
    • 20章 混合模式經時測量數據之分析
      • 20.1 單因子
      • 20.2 二因子(無對應)
      • 20.3 二因子(有對應)
    • 21章 階層線性分析
      • 21.1 簡介
      • 21.2 範例
    • 22章 結構方程模式
      • 22.1 多母體的聯合分析
      • 22.2 指定資料的檔案
      • 22.3 繪製共同的路徑圖
      • 22.4 指定共同的參數
      • 22.5 資料的組管理
      • 22.6 於各類型中部分變更參數的指定
      • 22.7 Amos的執行
      • 22.8 輸出結果的顯示
  • 參考文獻
  • 出版地 臺灣
  • 語言 繁體中文

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