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【中文書】 書名 : 生物統計學新論 作者 : 楊志良 出版社 : 藝軒 ISBN : 9789576166105 商品簡介 1.本書特別著重於介紹變項的種類及測量,並強調在統計及處理不同的變項資料時,應選用適當的統計方法 2.統計學的基本目的,除在於敘述資料以外,係以樣本的統計值來推論母全體的母數,故對統計檢定的假設,樣本統計值及母全體母數間的關係特別著重 3.常態分布有許多層次,如原來每個個體的測量值得分布,樣本平均值的分布,二個樣本平均值差別的分布等,這是初學者最易混淆而難於了解之處,此書在這方面特別多做介紹。
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基礎生物統計學 Statistics for the health sciences 作者: JAN W. KUZMA 譯者: 史麗珠、林麗華 出版社:學富文化 出版日期:2008/09/01 語言:繁體中文 內容簡介 原著為一用字淺易、結構分明、易讀的基礎統計教科書,又比一般生統書籍加入了流行病學、生命統計及如何撰寫或評估論文等章節,備受好評。 中譯本儘可能保留原作的精神,並特別加強數字、公式的檢查及校對,希望能受國內讀者喜愛。鑑於國內目前使用的中文統計名詞尚未統一,我們特別花了許多工夫,採用貼切、普及和易懂等原則作中文名詞翻譯,並增加一對照表,列舉本書使用及市面上書籍使用的中譯統計名詞,以便讀者比較及查閱。 目錄 原序 1 譯序 iii 1 統計的意義及其用途 1 1.1 統計的意義 2 1.2 統計的用途 3 1.3 研習統計的目的 5 1.4 資料來源 5 調查和實驗 6 回溯性研究 6 前瞻性研究 7 比例之比較 8 描述性和分析性調查 8 1.5 臨床試驗 9 實例:沙克疫苗臨床試驗 10 1.6 調查計畫 11 1.7 如何成功地研習統計 11 習 題 13 2 母體與樣本 15 2.1 挑選適當樣本的重要性 16 2.2 樣本 17 2.3 如何挑選樣本 17 2.4 如何挑選隨機抽樣的樣本 19 2.5 隨機抽樣的成效 22 習 題 23 3 資料的整理與呈現 27 3.1 運用數字來整理資料 28 3.2 資料的量性與質性 29 3.3 次數表 32 3.4 以圖呈現資料 35 直方圖 36 次數多邊圖 38 累積次數多邊圖 39 莖葉圖 40 長條圖 4l 圓餅圖 44 盒鬚圖 44 習 題 47 4 資料的概述 53 4.1 中央趨勢的測量 54 平均數 54 中位數 55 眾 數 55 該使用哪種中央趨勢測量 55 4.2 變異量的測量 57 全 距 57 平均離差 58 標準差 59 4.3 變異係數 6l 4.4 母體的平均數和標準差 61 習 題 63 5 機率 67 5.1 什麼是機率 68 5.2 互補事件 71 5.3 機率法則 72 相乘法則 72 相加法則 74 5.4 運算法則 77 規則1:計算所有可能出現情形 77 規則2:排列 78 規則3:組合 79 5.5 機率分佈 79 5.6 二項分佈 80 習 題 85 6 常態分佈 93 6.1 常態分佈的重要性 94 6.2 常態分佈的特性 95 6.3 常態分佈曲線下的面積 97 習 題 103 7 樣本平均數之抽樣分佈 109 7.1 母體分佈和樣本平均數之抽樣分佈 110 7.2 中央極限定理 112 7.3 平均數之標準誤 113 7.4 學生氏t檢定 115 7.5 應用 117 7.6 執行t檢定必要的假設 118 習 題 119 8 母體平均數之估計 125 8.1 估計 126 8.2 點估計與信賴區間 127 8.3 兩個獨立樣本 130 8.4 兩個平均數差之信賴區間 131 8.5 配對t檢定 134 8.6 樣本數的計算 136 習 題 138 9 顯著性檢定 143 9.1 定義 144 9.2 顯著性檢定的依據 146 9.3 顯著性檢定的程序 147 9.4 單尾檢定和雙尾檢定 149 9.5 r統計顯著』的意義 152 9.6 第一型和第二型錯誤 153 9.7 兩個獨立樣本平均數的顯著性檢定 155 9.8 顯著性檢定和信賴區間的關係 157 9.9 推導公式摘要表 157 9.10 靈敏度和特異度 159 習 題 162 10 變異數分析 169 10.1 變異數分析之功能 170 10.2 變異數分析之理念 171 10.3 變異數分析之計算 172 10.4 前題假設 174 10.5 範例 175 10.6 涂基HSD檢定 177 10.7 隨機集區設計 178 習 題 184 11 比例的推論 189 11.1 前言 190 11.2 二項分佈的平均數及標準差 190 11.3 二項分佈近似常態分佈 191 11.4 二項分佈的統計顯著性檢定 192 11.5 檢定兩組比例是否有差異 194 11.6 信賴區間 196 π之信賴區間 196 π1—π2之信賴區間 197 習 題 198 12 卡方檢定 203 12.1 卡方檢定的使用基本原理 204 12.2 卡方檢定之計算 205 12.3 卡方檢定的種類 208 12.4 檢定兩個類別變項的獨立性 208 12.5 同質性之檢定 211 12.6 兩個比例有沒有差異之顯著性檢定 213 12.7 2x2列聯表 214 12.8 比較相關比例的麥氏檢定 216 12.9 關係強度的測量 217 12.10卡方檢定的使用限制 219 習 題 220 13 相關及線性迴歸 227 13.1 兩個變項之關係 228 13.2 相關與線性迴歸之差異 230 13.3 散佈圖 231 13.4 相關係數 233 13.5 對母體相關係數作假說檢定及計算其信賴區間 236 13.6 相關係數的限制 239 13.7 迴歸分析 240 13.8 迴歸直線斜率之推論 245 習 題 248 14 無母數分析 253 14.1 無母數分析之適用時機 254 14.2 優缺點 254 14.3 魏克森排序和檢定 255 14.4 魏克森符號排序檢定 258 14.5 K-W單維排序變異數分析 260 同分之案例 261 14.6 符號檢定 262 用在單樣本情形 262 用在成對樣本情形 263 14.7 史丕曼排序相關係數 264 14.8 費氏精確檢定 265 習 題 268 15 生命統計及人口學方法 273 15.1 前言 274 15.2 生命統計及人口學資料來源 274 人口普查 275 每年登記的生命事件 275 疾病調查 277 15.3 生命統計之率、對比及比例 278 15.4 死亡率 280 粗死亡率 280 年齡別死亡率 281 死因別死亡率 281 死因、種族別死亡率 281 死因百分比 282 產婦死亡比 283 新生兒死亡率 283 新生嬰兒死亡比例 284 胎兒死亡比 284 週產死亡比例 285 15.5 生育率 285 粗出生率 285 一般生育率 286 15.6 疾病率 286 發生率 286 盛行比例 287 致死比例 287 15.7 率的調整 288 直接方法 289 間接方法 290 習 題 292 16 生命表 295 16.1 前言 295 16.2 當代生命表 297 年齡層[x至(x+n)] 299 年齡別死亡率(nmx) 299 修正項(nax) 299 修正後(或估計)死亡率(nqx) 299 活到年齡層x的人數(lx) 299 在某年齡層的死亡人數(ndx) 300 人年數(nLx) 300 總人年數(Tx) 300 平均餘命(ex) 301 16.3 追蹤生命表 303 製作一追蹤生命表 303 習 題 306 17 健康調查及研究報告 309 17.1 健康調查的規劃 309 步
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【簡介】 大腦無時無刻掌管我們的情緒、思考、行動, 但你真的認識自己的大腦嗎? 《大腦解密手冊》帶你破解「腦」,重新理解這個世界! 這是一趟智力的刺激之旅。伊葛門不僅是高明的嚮導,而且解說得相當動聽。 ――《每日新聞》 伊葛門追尋薩根(Carl Sagan)的良好傳統,顯示科學不用加油添醋,仍可讓人入迷。如果你仔細閱讀,將會發現自己沉浸其中。 ――《富比世》雜誌 這是對於生物如何產生心智的最理想介紹……伊葛門用一貫的清晰、動人、發人深省的方式,解答了許多與個人與社會有關的關鍵問題 ――《自然》期刊 《大腦解密手冊》是這位腦神經科學家,堅信自己的研究領域與大眾息息相關的證據。 ――《紐約》雜誌 每個人都按照大腦提供的劇本行動, 不管它怎麼編寫,我們都視為真理! 我們總以為是自己直接體驗周遭世界的一切, 但「現實」卻是在暗暗腦殼中建構出來的聲光秀, 而每顆大腦也會依不同的感官經驗,產出承載自我軌跡的現實。 不過,你的現實等同我的現實嗎? 神經科學家伊葛門在《大腦解密手冊》中透過許多腦科學研究實例, 破解「腦」是如何影響我們的生活, 又是怎麼編寫人生劇本,而讓我們每個人都相信它。 隨著科技不斷演化,大腦的未來將變得如何? 也許我們最終會擺脫肉體形式,讓腦不再處於原始模樣, 可以隨心所欲決定自己的型態, 甚至能解決「人終將一死」的問題。 「腦」這個宇宙中最奇妙的小宇宙到底藏有多少奧祕? 伊葛門用《大腦解密手冊》讓我們理解: 在多采多姿、悲苦喜樂的整個人生背後, 「腦」占據了何種地位。 【目錄】 前言:探索內在小宇宙 第1章 你是誰? 生命中的經歷,塑造了我腦中的細節, 你是誰,有確定的答案嗎? 第2章 現實是什麼? 我們感受到的五光十色是真實的, 還是大腦特意獻上的精彩聲光秀? 第3章 誰在掌控我們? 神經元全力以赴,電訊號疾速奔馳, 我們對此卻渾然不覺。 第4章 我們如何決策? 人真的是理性的行動者嗎? 腦中有多種網路競爭,誰都想掌控大局。 第5章 可以有人是孤島嗎? 有了陽光、空氣、水與食物, 我們還需要其他人嗎? 第6章 將來,我們會變成怎樣? 生物學與科技的結合, 能把我們帶到多遠未來?
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