生物统计基础概论和应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024

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本书主要以生物统计学为基础，辅以SPSS统计软体介绍统计分析方法于生物医学和口腔科学的应用，期能以浅显易懂的操作步骤与范例说明，让使用者便捷的借由电脑软体获得所需的分析结果，协助相关领域的初学者轻松入门，有效节省研究时间。若本书有错误或不确切之处，恳请批评指正，以便日后更精进，造福更多读者。

总校阅简介

刘正夫

　　现职：
　　辅仁大学统计资讯学系 教授

　　学历与经历：
　　中央大学数学系 博士
　　辅仁大学应用统计研究所 所长
　　辅仁大学统计资讯学系 系主任

作者简介

欧耿良 教授

　　现职：
　　台北医学大学 特聘教授
　　台北医学大学牙医学系 教授
　　台北医学大学生医器材研发暨产品试制中心 主任
　　台北医学大学生医植体暨微创医疗研究中心 主任
　　北海道医疗大学 客座教授
　　永义防癌基金会 董事
　　台湾口腔医学工程学会 理事长
　　台湾金属热处理学会 理事
　　台湾生物力学学会 监事
　　三鼎生物科技股份有限公司 总经理
　　合一生技股份有限公司 董事
　　安杏生物科技股份有限公司 董事
　　三顾股份有限公司 董事

　　学经历：
　　台北医学大学口腔医学院 院长
　　台北医学大学生医材料暨组织工程研究所 教授
　　科技部生物处 副召集人
　　国立交通大学机械工程研究所 博士

江钖仁

　　现职：
　　康胜牙医诊所 院长
　　台北医学大学牙医学系 兼任助理教授
　　北台湾牙医植体医学会 常务理事
　　中华民国牙医师公会全国联合会 理事
　　部立双和医院牙科部 兼任主治医师

　　学历与经历：
　　台北医学大学生医材料暨组织工程研究所 博士班
　　台北医学大学生医材料暨组织工程研究所 硕士
　　辅仁大学应用统计研究所 硕士
　　台北医学大学牙医学系 学士
　　台北医学大学牙科校友总会 会长
　　中华民国牙桥学会 理事长

第一章　绪　论   
1.1　统计学
1.2　统计资料
1.3　量测的尺度
1.4　学习生物统计的目的
1.5　生物统计学于人体临床试验的应用
1.6　统计分析软体（SPSS）介绍
1.7　习题

第二章　SPSS基本功能介绍与视窗功能操作   
2.1　SPSS视窗
2.2　SPSS的资料编辑视窗
2.3　SPSS档案处理
2.4　SPSS资料编辑视窗之操作
2.5　SPSS Viewer视窗之操作
2.6　习题

第三章　SPSS资料档之整合、筛选等各种处理与变数转换   
3.1　SPSS资料档处理
3.2　SPSS转换资料
3.3　习题

第四章　母体、样本与抽样   
4.1　概述
4.2　机率抽样方法
4.3　简单随机抽样于SPSS之应用
4.4　习题

第五章　统计表与统计图   
5.1　统计表
5.2　统计图
5.3　习题

第六章　叙述统计量分析
6.1　叙述统计量
6.2　叙述统计量于SPSS之应用
6.3　习题

第七章　母体平均数之推论
7.1　机率分配与抽样分配
7.2　母体平均数推论之重点整理
7.3　平均数比较之方法于SPSS之应用
7.4　习题

第八章　卡方检定
8.1　卡方检定之重点整理
8.2　卡方检定方法于SPSS之应用
8.3　习题

第九章　变异数分析
9.1　变异数分析之重点整理
9.2　k个独立母体平均数检定方法于SPSS之应用
9.3　习题

第十章　相关分析
10.1　相关分析之重点整理
10.2　相关分析方法于SPSS之应用
10.3　习题

第十一章　回归分析
11.1　直线回归分析之重点整理
11.2　回归分析方法于SPSS之应用
11.3　罗吉斯回归
11.4　习题

第十二章　无母数统计检定
12.1　无母数统计检定之重点整理
12.3　习题

参考文献    
附录　附　表

绪　论
 
1.1 统计学（Statistics）
「Statistics」代表的意义有统计资料与统计学两种，统计资料系指所有量化后的资料；统计学则是蒐集、整理、描述、分析和解释统计资料的原理和规则，其架构大致可分统计方法（Statistical Method）和统计理论（Statistical Theory），又统计方法可细分叙述统计（Descriptive Statistics）与推论统计（Inferential Statistics）。
 
以学术角度看统计学发展，统计学可分理论统计（Pure Statistics）与应用统计（Applied Statistics），架构如下：
 
1.2 统计资料
统计资料可分直接取得且尚未加以整理的原始资料（Primary Data）以及将原始资料加以整理摘要或列表汇总的次级资料（Information/Secondary Data）。将统计资料依变数属性（Attribute）输入，此时变数属性可分作间断型与连续型，间断型变数（Discrete Variable）的资料单位是不可分割的整数，如人数、牙齿颗数等计数（Counting）资料；连续型变数（Continuous Variable）的资料单位是可无穷细分的整数，如身高、体重、时间等测量（Measuring）资料。
 
在研究时，常需探讨变数间的因果关系，因此欲研究的原因变数可称之为自变数或独立变数（Independent Variable），而因自变数变化而发生改变的结果变数，则称为应变数或相依变数（Dependent Variable），如研究不同厂牌牙冠的载重程度，不同厂牌的牙冠即为自变数；而载重程度为应变数。
 
1.3 量测的尺度（Scale）
对于变数的量测，须凭着适当的尺度以归类，其可分为类别尺度、顺序尺度、等距尺度、及等比尺度四种。此些尺度所能表达讯息的程度各不相同，其应用的统计方法也不一样，其中涵盖讯息最丰富的等比尺度所能使用的统计方法也最广泛。尺度尚可整理为两种类型的变数，一为属质变数（Qualitative variable/Categorical variable），其包含类别尺度与顺序尺度；另一为属量变数（Quantitative variable），其包含等距和等比尺度。
 
类别尺度（Nominal Scale）又称名义尺度或名目尺度，它是由分类而得，为最基础的量测尺度，其所涵盖的资讯最少，例如性别、血型等，各类别之间无逻辑上的先后或大小顺序之别，仅能作识别之用，可计算比率、众数及作卡方检定。
 
顺序尺度（Ordinal Scale）或称序位尺度，其涵盖资讯较类别尺度更进一步，可以文字方式表达如等级或顺序等较多讯息，例如比赛名次、成绩等第等，但其无法衡量等级间的距离。该尺度可计算中位数、排序、等级相关、及符号检定等。

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