圖解品管統計方法 (1版)

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圖解品管統計方法 系列名：圖解－品質管理 ISBN13：9789865223748 出版社：五南圖書出版 作者：陳耀茂 裝訂／頁數：平裝／208頁 規格：23cm*17cm*1.2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2020/12/28 中國圖書分類：生產管理 內容簡介 　　統計大師Karl Pearson 說 :「統計是科學的文法(Statistics is the grammar of science)。」統計學是在資料分析的基礎上研究測量、蒐集、整理、歸納、分析資料，以便提出正確資訊的科學。 　　為了有效地推進品質管理，活動中蒐集有關品質之資料，解析資料的方法就顯得重要。此處將此常用的統計方法稱為品管的統計方法（Statistical Quality Control; SQC）。本書的結構如下： 　　第1章是數據的整理，解說蒐集數據之後如何將雜亂無章的數據加以整理成有用的決策資訊。第2章是機率分配與應用，為了能理解品質管理所利用的統計手法，解說所需的基礎知識。第3章是統計推論的想法，是從數據推測母體中想知道之值。第4章是實驗計畫法，又稱實驗設計，是一套經濟有效的系統性實驗程序，以協助工程師進行實驗設計並客觀地解析方法。第5章是多變量分析法，是泛指同時分析兩個以上變數的計量分析方法。第6章的田口方法，利用簡單的直交表實驗設計與簡潔的變異數分析，以少量的實驗數據進行分析，可有效提升產品品質。 　　本書是以圖解方式簡明地說明品管所使用的統計方法，不妨以此作為敲門磚再參閱其他相關書籍，以補充不足之處。 目錄 自序 第1章　數據的整理 1-1 平均、變異數、標準差　 1-2 直方圖　 1-3 數據的標準化與偏差值　 1-4 散佈圖與相關係數　 1-5 單迴歸分析　 1-6 分割表（交叉表）　 1-7 莖葉圖　 1-8 箱形圖　 第2章　機率分配與應用 2-1 機率分配　 2-2 常態分配　 2-3 常態分配的應用　 2-4 工程能力指數　 2-5 二項分配　 2-6 波瓦松分配　 第3章　統計推論的想法 3-1 點估計的想法　 3-2 區間估計的想法　 3-3 檢定的想法　 3-4 檢定中兩種失誤　 3-5 管制圖　 3-6 檢驗的想法　 3-7 計數規準型抽樣檢驗　 3-8 隨機性檢定或連檢定　 3-9 傾向性檢定　 3-10 相關係數檢定 　 第4章　實驗計畫法 4-1 實驗計畫法　 4-2 一元配置法　 4-3 二元配置法　 4-4 直交表　126 第5章　多變量分析法 5-1 多變量分析法　 5-2 複迴歸分析　 5-3 判別分析　 5-4 主成分分析　 5-5 集群分析　 5-6 因素分析　 第6章　田口方法 6-1 田口式實驗計畫法　 6-2 參數設計　 6-3 MT系統　 第7章　EXCEL資料分析 7-1 資料分析工具　 7-2 統計常用EXCEL函數指令 　 參考文獻

醫學統計方法及技術應用 (1版)

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【簡介】 　　這幾年各國傳統醫學的研究逐漸引起國際上的重視，台灣這幾年在傳統中醫的研究上的質與量也有顯著的進步。然而，對於中醫現代化的這個大目標而言，我們當走的路還遠。國內的醫學研究長久以來都是針對西醫而設計，而中醫的診斷方式與西醫大為迥異，中醫資料的形態也以類別資料為主。所以，我們也必要針對這些以類別資料為主的醫學來設計相應的統計分析方法。本書在於介紹一些實用的統計方法，並且利用免費統計軟體R來分析一些實際的中醫臨床資料。另外，我們也將由三大研究團隊來介紹中醫的學理，現代化儀器的輔助以及中醫研究未來的展望。本書當然也適用於許多臨床醫學的研究分析，可以提供一大部分的統計實用方法。 【目錄】 第一章 整合醫學緒論 1.1 什麼是整合醫學？ 1.2 自動化舌診系統 1.3 為什麼需要統計？ 第二章 中醫學導論 2.0 前言 2.1 何謂中醫學 2.2 中醫學的形成與發展 2.3 中醫學的價值取向與特徵思維 2.4 中醫學的基礎學說：陰陽 2.5 中醫學的基礎學說：五行 2.6 中醫生理學：氣血 2.7 中醫生理學：臟腑：藏象 2.8 中醫生理學：臟腑：六腑 2.9 中醫生理學：經絡 2.10 中醫病理學 第三章 中醫診斷學概論 3.0 前言 3.1 中醫診斷學的內容、原理與特色 3.2 望診 3.3 聞診 3.4 問診 3.5 切診 3.6 辨證 第四章 舌診自動分析 4.0 前言 4.1 數位影像基本介紹 4.2 人類視覺特性 4.3 第一階段：技術開發—自動化舌診系統 4.4 第二階段：技術驗證—一致性分析 4.5 第三階段：技術應用 4.6 未來展望 第五章 中醫治療學概論 5.0 前言 5.1 中醫治療的特色 5.2 中醫治療的思維 5.3 中醫的治則 5.4 中醫的治法歸類 5.5 中醫治療模式：中藥 第六章 統計軟體R的簡介 6.0 前言 6.1 如何下載安裝R 6.2 簡單運算與陣列 6.3 迴圈與條件語句 6.4 敘述統計量 第七章 各種抽樣方法 7.0 前言 7.1 變數與測量 7.2 隨機與非隨機抽樣 7.3 不同的抽樣方法 7.4 調查及設計實驗 7.5 淺談檢定與樣本大小 7.6 醫學研究的道德議題 第八章 常用的統計分布 8.0 前言 8.1 機率密度函數、分布函數、期望值、變異數、中位數 8.2 離散型分布 8.3 連續型分布 第九章 信賴區間與假設檢定 9.0 前言 9.1 平均值的信賴區間 9.2 比值的信賴區間 9.3 中位數的信賴區間 9.4 檢定的意義 9.5 Harrell-Davis中位數相等的檢定 第十章 線性迴歸與相關係數 10.0 前言 10.1 線性關係 10.2 線性迴歸的ANOVA分析 10.3 線性迴歸模型的預測效果 第十一章 多個變數的關聯性 11.0 前言 11.1 多重線性迴歸 11.2 多元共線性 11.3 多變項迴歸模型的ANOVA 11.4 具有類別資料的迴歸模型 第十二章 無母數統計方法 12.1 列聯表 12.2 卡方統計 12.3 費雪精確檢定 12.4 Kruskal-Wallis等級資料變異數分析 12.5 Spearman等級相關係數 12.6 Mann-Whitney-Wilcoxon檢定 第十三章 信度與效度的估計 13.1 信度的定義與基本性質 13.2 平行測驗 13.3 信度的估計 13.4 利用迴歸方程及信度係數來估計真實分數 13.5 測量誤差對相關係數的影響 13.6 影響信度的幾個因素 13.7 效度的定義與基本性質 13.8 選擇效應對效度的影響 13.9 加長測驗對效度的影響 第十四章 一致性分析 14.0 前言 14.1 一致性在醫學研究上的意義 14.2 Cohen, Fleiss的一致性測度 14.3 加權一致性分析 14.4 多位判別者的一致性分析 14.5 多等級多判別者的一致性分析 14.6 估計一致性統計量信賴區間的方法 14.7 結論 第十五章 廣義線性模型 15.0 前言 15.1 最大概似法 15.2 邏輯迴歸 15.3 對數線性模式 第十六章 多組樣本比較 16.0 前言 16.1 變異數分析 16.2 相同變異數假設之下的成對比較 16.3 不同變異數樣本之下的比較 附　錄 參考書目 索引

R軟體：應用統計方法 (2版)

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書名：R軟體：應用統計方法(第二版) 作者：陳景祥 出版社：東華 出版日期：2018/09/00 ISBN：9789574839582 內容簡介 二版序 　　本次修訂版本距離上一次的修訂版已經五年了。在這五年之中，R 軟體版本從上次的 2.10.1 版演進到目前的 3.5.1 版，已經有許多的改進。例如，從 R 3.4.0 開始，使用者自訂函數的 JIT (Just in Time) byte-code 自動編譯與迴圈的加速，讓 R程式的執行速度加快很多。 　　這次的新版包含不少舊版勘誤、部分舊套件無法使用的替代方案、新範例的加入、新工具函數如mgsub、grepl 的介紹、F 檢定逐步迴歸的程式、dplyr + pipe 資料分析簡介、以及 ggplot2 套件極好用的分組繪圖功能介紹等等。 　　這五年之間，尤其是最近幾年人工智慧(AI) 的再一次竄紅，也讓某些程式語言或軟體成為不少人常用的資料分析工具。因此，這幾年間，在網路上經常看到「R 軟體是否已經落伍？」、「某語言是否比 R 適合資料分析？」等問題。 　　我個人的看法是，儘管有許多人幫忙吹噓，但是這一波AI 到目前為止目前仍然沒有「智慧」可言。某些程式語言雖然因為 AI 而竄紅，但多數人是用來作為 AI深層學習建模的工具，這樣的角色也可能因為越來越普遍化的「AI 自動建模軟體」出現而逐漸淡化。另一個逐漸浮出的疑慮是，這一波的 AI 是否因為再次吹噓過度又將泡沫化？如果是這樣，也可能讓攀附在 AI 浪潮的某些程式語言工具前途未定。 純就資料分析的角度來看，我個人仍然偏好 R 軟體。R 不僅擁有各領域資料分析超過 1 萬 2 千多個套件，從資料分析、數學公式與程式之間的直覺轉換、與演算法程式化的角度來看，R 語言的特性讓我們很容易地將理論演算法轉為程式，也讓許許多多的人們能夠寫出更多的套件與我們分享，讓我們不需要自己辛苦從頭打造各類應用程式。 目錄 第 1 章　R 軟體簡介 第 2 章　R 軟體操作方式 第 3 章　R 軟體基本運算 第 4 章　R 的變數與資料 第 5 章　資料的輸入與輸出 第 6 章　資料轉換與處理 第 7 章　R 程式流程控制 第 8 章　R 的自訂函數 第 9 章　R 軟體的繪圖功能 第 10 章　常用函數與程式技巧 第 11 章　機率分配與統計模型 第 12 章　機率計算 第 13 章　基本敘述統計 第 14 章　統計推論 第 15 章　迴歸分析 第 16 章　實驗設計 第 17 章　品質管制 第 18 章　時間數列 第 19 章　資料探勘：決策樹

多變量分析：專題及論文常用的統計方法 (2版)

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多變量分析：專題及論文常用的統計方法(二版) 作者： 李德治 出版社：雙葉書廊 出版日期：2015/10/29 語言：繁體中文 定價：510元 內容簡介 　　本書最大的特色是將複雜的統計分析程序以逐步的方式條列說明，只要依照本書籍的步驟進行分析，便可完成大多數的多變量分析的相關論文。此外，為了避免學生學習產生挫折，本書內容盡量不涉及數學公式，而改以淺顯易懂的文字或圖形進行說明。 　　本書備有完整的範例資料檔與作業資料檔，以方便教師教學與學生自習。 目錄 第00章 基本觀念 0.1 常用的檢定法 0.2 量化研究需注意的事項 第01章 SPSS 操作簡介 1.1 SPSS的視窗 1.2 如何輸入資料 1.3 常用的變數與資料處理功能 1.4 常用工具鈕的介紹 第02章 變數的種類與統計量尺 2.1 變數的種類 2.2 統計量尺 作業 第03章 如何分析初測問卷 3.1 測量誤差 3.2 初測問卷需進行的統計分析 3.3 驗證性因素分析 作業 第04章 組織你的變數 4.1 總構面與子構面 4.2 以SPSS組織變數 作業 第05章 單選與複選的描述性統計量 5.1 單選題的個人背景變項分析 5.2 非排序型複選題的分析 5.3 排序型複選題的分析 作業 第06章 利用SPSS 的報表功能陳列描述性統計量 6.1 Codebook 6.2 OLAP多維度報表 6.3 觀察值摘要 6.4 列的報表摘要 作業 第07章 獨立與成對樣本t檢定 7.1 統計顯著的意義 7.2 獨立樣本t檢定 7.3 成對樣本t檢定 第08章 變異數分析 8.1 變異數分析的基本概念 8.2 單因子變異數分析 8.3 同質子集 8.4 雙因子變異數分析 作業 第09章 相關與偏相關 9.1 尺度對尺度的相關分析 9.2 順序量尺對順序量尺的相關分析 9.3 名義量尺對名義量尺的相關分析 9.4 偏相關分析 作業 第10章 迴歸分析 10.1 迴歸方程的分類 10.2 迴歸方程的原理與基本假設 10.3 簡單線性迴歸 10.4 多元迴歸分析 10.5 複迴歸分析 作業 第11章 自動線性建模 11.1 自動線性建模前的準備 11.2 自動線性建模的執行結果 作業 第12章 中介變數的檢定 12.1 因果法 12.2 交乘法 12.3 含控制變數的中介檢定 作業 第13章 調節變數的檢定 13.1 調節變數的意義 13.2 IV 與MV 皆為連續變數 13.3 IV 為連續變數、MV 為二分類名義變數 13.4 IV 為二分類名義變數、MV 為連續變數 13.5 IV 與MV 皆為二分類名義變數 作業 第14章 路徑分析 14.1 因果關係的辨識 14.2 統計分析 14.3 影響效果 作業 第15章 一般線性模型 15.1 以一般線性模型進行獨立樣本t檢定 15.2 以一般線性模型進行單因子變異數分析 15.3 以一般線性模型進行迴歸分析 作業 第16章 共變異數分析 16.1 共變異數分析的原理與基本假設 16.2 共變異數分析的分析流程 作業 第17章 自助法 17.1 描述性統計 17.2 相關分析 17.3 獨立樣本t 檢定 作業 第18章 中介與調節混合模型 18.1 Process的安裝與操作 18.2 中介與調節模型 18.3 調節圖的繪製 作業 後記 索引