統計與流行病學基本概念(Basic Concepts in Statistics and Epidemiology)

重量：0.4kg 　頁數：228    裝訂：平裝 　開數：18K

書籍簡介：
臨床醫師和學者專家在教學和研究時，往往需依賴統計方法來解讀數據資料，故須瞭解基本的流行病學和疾病發生率及盛行率與人群的關連。面對這一門讓人望而生畏卻又不得不具備的基礎學科，本書除了以熟悉的實用資料引發讀者的興趣外，並將理論以實例說明，相關的計算公式按步驟論述，在內容設計上力求容易閱讀，並加入流行病學與醫學統計學高度相關的議題作補充。它不但是一本醫學相關人士解決統計問題的教戰守策，還可以作為一般統計學授課的輔助讀物及參考資料指引。

序言 Preface
醫學和其它衛生相關領域的教學和研究往往需依賴使用統計、機率推論及流行病學，一般從事研究工作者和學生對於基本的統計和計算都覺得很困難，在這方面為了滿足他們的需求，大多數的院校都會在大學和研究所開設統計和研究方法這類必修的課程。
教過這類課程的老師都知道要在有限的時間裡，需將這麼多必須學習且涵蓋足夠深度的東西讓學生能理解，目前有許多很好且被廣泛使用的統計套裝軟體可能可達成這個目標，但根據本人在教授研究方法、指導研究生和擔任各衛生領域期刊編輯的多年經驗，我發現許多醫學研究者（包括專家和學生）往往因為對使用方法的不夠深入了解，所以缺乏信心去正確解釋他們所得到的資料。
一般統計和研究方法的必修課程是分開的，有時甚至在不同年度因為學生需要分析他們的資料才去修課，往往會造成理解更加困難，同時，統計套裝軟體似乎滿足了不需真正的了解即可分析資料。
在過去 15 年，我對於如何有系統地去解釋在衛生研究方面一系列關於統計和機率推論基本觀念的課程有一些感想，因此本書的教材是精心製作的，並從 1990 年開始由本人或其他老師在英國、美國和澳洲的大學和研究所使用，在這段時間已經過修改，最初認為學生不喜歡在每個章節結束時設置一些練習題，因為他們對自己的資料比較感興趣，在一定程度上證明這是事實，但在有些議題，特別是機率，有設置一些練習題並附有解答鼓勵大家參與和討論，亦可增強信心，但並非所有的練習題都有提供解答，因為我發現在課堂中嘗試著討論對於提升分析能力有極大的價值，所以不論老師是否選擇使用提供的練習題還是將他們留在書中，接下來，並非每個班級都需要學習每一章，第 1 章到第 4 章是非常基礎的，學生必須要充分的理解，特別是希望之後能理性和有效率的使用統計軟體，第 5、6 章解釋基本須認知的議題，第 10 章很受許多學生和老師的歡迎（線性圖的基本代數），特別是提供了很容易理解的相關概念（第12章）。
其它章則提供一些觀念使學生能夠有信心地使用電腦統計軟體，第 7 章（流行病學簡介）和第 15 章（研究設計簡介）則對學生在公共衛生方面和撰寫研究計畫是很有幫助的，而如卜瓦松分佈、無母數統計（包含卡方）、迴歸線（預測）和變異數分析則是給從學生進階為研究者參考，本書的內容完整，是非常受各院校教授統計和研究方法的老師所歡迎。
最後要說明的是本書主要著重在量性資料的分析，質性資料的分析在公共衛生的訪視研究扮演的角色越來越重要，但只要學生在量性資料的推論統計有很好的基礎，將可以很容易的解決質性資料的問題。
Théodore H MacDonald

目錄 Contents
1 大量資料的描述 (Describing a mass of data) 1
族群樣本與數字 1 分佈 1
兩種基礎的測量 5 中央趨勢的測量 6
分散的量數 7 分組資料 11
練習題 18 練習題1 18

2 機率應有的認識 (A necessary glimpse of probability) 20
統計推論的問題 20 機率的基本法則 21
機率在健康議題的計算 23 各種次方的二項式 26
排列 29 階乘符號 31
排列的計算 32 組合 34
重覆試驗 36 練習題 2 40

3 使用常態曲線 (Using the normal curve) 42
有母數統計分析 42 常態分佈 42
當無限為有限 44 σ關於到機率 46

4 常態分佈的近似 (An approximation to the normal curve) 50
二項式分佈 50 擲骰子 50
常態曲線的近似 52 使用二項式分佈代數的使用 54
統計假設的檢定 58 二項式分佈和常態分佈的關係 60

5 測試樣本 (Testing samples) 62
隨機抽樣 63 練習題 3 64
測試樣品 65 樣本平均測試的分析 67
虛無假設 67 更直觀地看樣本平均 70
檢測大樣本平均的不同 73 信賴界限 75
練習題4 76

6 小樣本的檢定 (Testing small samples) 77
小樣本的問題 77 兩組樣本 77
t 檢定 78 實際計算「t」 80
t 分佈的其他應用 81 為母群體的平均值建立一個區間 83
比較樣本與母體的平均值 84 為什麼要求標準差要相同？ 85

7 流行病學 (A taste of epidemiology) 86
什麼是流行病學？ 86 各種比例和比率 86
敏感度、精確度、預期值 88 機率空間 89
聯合機率 89 條件機率 91
相依和獨立事件 92 應用到疾病狀態 93
明顯異常 95 練習題5 96

8 由二項式到卜瓦松 (From Binomial to Poisson) 98
發生率 98 指數增長和衰減 99
自然成長和「e」 100 一般複利公式 102
變成自然增長 104 評價「e」 105
比率和危險的連結 107 卜瓦松分佈 109
例子 111 卜瓦松和二項是分佈的比較 111

9 無母數分析 (Non-parametric statistics) 112
什麼是無母數分析？ 112 Wilcoxon 雙獨立樣本檢定 112
用於配對資料的符號 sign 檢定 116
用於配對資料的 Wilcoxon 檢定 118
卡方(Chi Square)檢定 121 單樣本例子 122
練習題6 128

10 對於代數的無辜 (For the algebraically innocent) 130
測量相關性 130 直線方程式 130
定位點 131 圖型代數式 132
直線及其梯度 135 計算直線的斜率 135
從圖型走向代數 138 練習題7 139

11 吉尼係數 (The Gini coefficient) 141
非臨床方面的健康議題 141 羅倫茲曲線的解釋 141
吉尼係數 142 世界各國的吉尼係數 143
用 G 的強度來測量所得的不平均 146
使用 G 分數的重要評論 147 參考文獻 148

12 相關：相關性的測量 (Correlation: a measure of relatedness) 149
是 cor-related 還是 co-related？ 149
相關係數的計算 150 皮爾森積差相關係數 154
要如何記住公式？ 155 從分組資料來計算 r 值 156
關於 r 值的評論 158 r 值的抽樣分佈 159

13 預測的問題 (The problem of prediction) 161
線性相關 161 回到代數 163
接下來呢？ 165 練習題 8 166
14 變異數分析 (Introducing ANOVA) 167
變異數分析可以為你做什麼？ 167
ANOVA 的基本假設 169 ANOVA 的發展程序 171
這兩個變異數是代表什麼意義？ 173
建立變異數表 175 討論 ANOVA 的步驟 175
一個 ANOVA 的問題 178 為什麼要使用 ANOVA？ 180

15 設計研究計劃之簡介 182
(A brief introduction to designing a research project)
制定你的研究問題 182 撰寫計劃 184
修改，執行，再修改 185

練習題解答 186
附件A 常態曲線下面積（Z 表格） 190
附件B t 分佈 192
附件C wilcoxon 分佈（無配對） 193
附件D wilcoxon 分佈（有配對）當W1 ≤ n 195
附件E wilcoxon 分佈（有配對）當W1 > n 196
附件F 隨機碼 198
附件G 由 r 轉變成 z 200
附件H 普瓦松數值 202
附件I 卡方值 204
附件J F值 206
索引 207