圖解生物統計學
作  者╱
陳錫秉著
出版社別╱
五南
書  系╱
圖解系列
出版日期╱
2018/06/04   (1版 2刷)
  

I  S  B  N ╱
978-957-11-8593-4
書  號╱
5J72
頁  數╱
272
開  數╱
20K
定  價╱
350


★超白話易懂的生活用詞,連貫生物統計、研究設計、思考邏輯。
★非[教]你生物統計,而是[引導]出你心中[原本就有]的生物統計思想。

你敢相信,有生物統計書刊完全不提「p值」的?人類史上唯一一本,內容沒有「p值」這個詞,卻能讓你徹底了解生物統計「p值」的意思。(本書不提的生物統計專用術語還很多!)
本書只有一個目的:讓讀者徹底了解各位心中原本就有的生物統計基本原理與中心思想。為了達到這個目的,作者不擇手段:打破一般傳統的編排方式、故意漏掉有礙學習的專用術語、請你去看電視購物、請你吃、請你數炸雞來當例子、用跟你稱兄道弟的口吻來寫下這本書。
本書超越簡單、淺顯的等級,已經到了可稱之為「俗」的境界,為了就是讓讀者感覺親近,容易接受、學習;請用看通俗小說的心情來欣賞這本生統演義吧。
生物統計,真的很通俗啊!

陳錫秉
慈濟大學醫學研究所臨床公衛組博士
跨生物醫學與公衛生統兩大領域
怎麼向生物醫學的研究人員講解生統分析呢?就是用日常生活中的大白話來講就對啦!

序言

第1章 猜測的邏輯
單元1 猜
單元2 不猜
單元3 猜對
單元4 猜錯
單元5 兩種方向的猜
單元6 做假
單元7 認同
單元8 捏造
單元9 自然常見狀態記錄簿(一)
單元10 自然常見狀態記錄簿(二)
單元11 自然常態記錄簿(三)
單元12 自然常態記錄簿(四)
單元13 分佈的改變
單元14 明顯與差異量
單元15 分佈中的極端
單元16 資料類型
單元17 密集度
單元18 這樣也叫極端
單元19 極端率
單元20 篩選下的極端率
單元21 信任問題
單元22 研究流程
單元23 研究設計
單元24 思慮周延
單元25 全盤考量
單元26 見著知微
單元27 學術研究
單元28 找出極端率
單元29 平均與差異
單元30 標準常態分佈
單元31 不標準常態分佈的平均值與標準差
單元32 猜範圍
單元33 猜最小範圍
單元34 處理過的樣本就找處理過的母群體
單元35 平均......就是在各個數值的中間
單元36 自母群體來的樣本的平均值的分佈的當場練習
單元37 自母群體來的樣本的平均值的標準差的用處
單元38 想像各種捏造
單元39 研究推論邏輯

第2章 捏照紀錄簿
單元40 還是常態分佈
單元41 Z分佈
單元42 t分佈
單元43 還是Z分佈
單元44 還似t分佈
單元45 還是t分佈
單元46 當場練習t分佈與Z分佈
單元47 當場練習中的當場疑問
單元48 捉對處理的考量
單元49 捉對處理的效用
單元50 注意捉對
單元51 卡方分佈與F分佈
單元52 F分佈與t分佈的共同點

第3章 比較的方式 
單元53 都是在比較組間與組內的差異
單元54 利用變異數分析一次比較多組樣本資料的時機
單元55 不像是要一次比較多組樣本資料的時機
單元56 當場練習變異數分析
單元57 當場練習思考一次比較多組樣本
單元58 事前與事後
單元59 調整心中對極端的認定
單元60 常用的事後比較方式(一)
單元61 常用的事後比較方式(二)
單元62 常用的事後比較方式(三)
單元63 當場練習思考事後比較方式

第4章 規律與關係
單元64 相關
單元65 猜相不相關
單元66 回規
單元67 有無規律
單元68 規律線
單元69 算出規律線
單元70 選擇規律線
單元71 有規律的差異與隨機的差異
單元72 規律差異與隨機差異的計算
單元73 猜有無規律
單元74 一條規律線,不同的隨機差異
單元75 當場練習回歸規律
單元76 一樣的隨機差異,不同的規律線
單元77 多個規律
單元78 一個包含多項關係的規律
單元79 分開看不同的規律
單元80 擾動的規律
單元81 三個變項之間
單元82 對變項的干擾
單元83 干擾因子
單元84 對作用的干擾
單元85 處理干擾的方式
單元86 考慮類別的規律
單元87 類別的作用
單元88 依規律而變動的類別
單元89 類別的發生規率
單元90 變項與規律之間的實用意義

第5章 類別的處理
單元91 變項與規率之間的實用意義
單元92 各種變項的特質
單元93 變項特質的實用意義
單元94 一個類別變項資料的卡方捏造
單元95 兩個類別變項資料之間的數量分佈
單元96 兩個類別變項資料的卡方捏造
單元97 兩個類別變項資料的精確計算
單元98 兩個類別變項資料的對比分析
單元99 對比值的實際意義
單元100 三個類別變項資料的分析
單元101 三個類別變項資料的分層處理
單元102 分層處理下的猜測
單元103 分層下類別變項資料的卡方捏造
單元104 捉對處理下類別變項的資料格式
單元105 捉對處理類別變項的差異度分析
單元106 捉對處理類別變項的相同度分析
單元107 黑白比多少
單元108 黑白比大小
單元109 黑、白比大小
單元110 紅、橙、黃、綠、藍、靛、紫比大小
單元111 排序比大小,注意序號

第6章 時間分析
單元112 作用時間
單元113 存活率
單元114 死亡趨勢
單元115 死亡趨勢比
單元116 比較存活曲線
單元117 考慮多個變項的死亡趨勢
單元118 死亡趨勢比回規
單元119 規律內與規律外的變項
單元120 回規變項的選擇

書末薦言 學習新方法的方法

圖解流行病學
醫學分子檢驗
低視力學
性侵害犯罪防治
學-理論與臨床
實務應用
圖解營養生化學
醫護統計與SP
SS分析方法與
應用(附光碟)




單元1   猜
     
  在現實的日常生活當中,你雖然翻開了這本看起來很嚴肅的什麼生物統計的書,但你並沒有很專心看著這本書,你注意到桌子右邊擱著一張新開幕餐廳的特價優惠宣傳單,眼睛一亮口水一流,揪了一旁的三五親朋好友等會兒去吃。你的好友甲回你說:「新開幕特價看起來很優惠沒錯,但是太便宜了,去了一定一堆人要排很久的隊。」好友乙則說:「而且現在天氣陰陰的,等下鐵定下雨,不如泡泡麵嗑比較方便。」
     這一段常見的日常生活中,有一些是已經發生的事實:桌子右邊有一張新開幕餐廳的特價優惠宣傳單、你眼睛亮口水流、現在天氣陰陰的。有一些是對未知事物的猜測:一定一堆人、去了要排很久的隊、等下鐵定下雨。
  大致上我們在下課時間談論生活上的事物時,常常包含對已經發生或是已知的事實的敘述,跟對未知事物的猜測兩大類的話語,而且常常從已經發生或是已知的事實來猜未知事物。而在感覺較嚴肅學術研討會或醫學研究上,專家學者們談論的方式也差不了多少;辛苦得到寶貴的資料後,要討論的除了描述掌握在手中的數據之外,就是從這些已知的研究結果來推測未知事物。你了解「推測」就等於是「猜」;只是學術上的用詞與朋友間閒聊的口語,字面上不同而已。
  在日常生活上,對於同樣一件已經發生或是已知的事物時,不同人會有不同描述:
  「現在天氣陰陰的」或是「沒有太陽有陰雲」
  「有張優惠宣傳單在桌子右邊」或是「桌子右邊有張優惠宣傳單」
  但敘述的內容意思都還是一樣的。
  不過當我們要猜未知的事物時,不同人來猜,可能差很多:
  「新開幕特價太便宜了,一定一堆人要排很久的隊,不要去。」
  「新開幕肯定沒什麼人知道,一定不用排隊,快去搶!」
  「現在天氣陰陰的,等下鐵定會下雨,不要出門。」
  「現在天氣陰陰的,等下就會出大太陽啦,現在正涼爽,快出門!」
  
     在學術研究上,當醫學研究人員要報告已知的研究結果時:
「這群糖尿病患者吃A藥後有60%的人治好了糖尿病」或是
「這群糖尿病患者吃A藥後有40%的人糖尿病沒有治好」
說法不同但含義一樣。
而醫學研究人員要推測未知事物時,也是不同研究員人來推測,可能差很多:
  「吃A藥後有60%的人治好了糖尿病」所以推測「A藥將能有效治療其他糖尿病患者」
「吃A藥後有40%的人糖尿病沒治好」所以推測「A藥不能有效治療其他糖尿病患者」
  
  既然「推測」就是等於「猜」,本書往後將使用猜(註1)這個字來表達要推測的意思。

單元2   不猜

     對於日常生活中很多未發生或是未知的事物,你是不猜的:
  對於明天的日出方位,你知道會從東方升起;不需要猜,你知道那是有規律的必然現象。
  握在手中的蘋果,如果放開它,你知道它將向地面掉落;你甚至能知道它在多少時間後會到達地面。不需要猜,你知道那是如物裡定律般必然的現象。
     測量到一個直角三角形的兩邊長度後,對於第三邊的長度;不需要猜,你知道有數學公式可以必然正確地計算出來。
     你訂購的超大隻龍蝦寄來了,牠是否有如廣告裡所說的那麼超大隻呢;不需要猜,因為你可以直接拿個秤測量牠的重量。
     理論上來說,當你有任何方式能精確得知某個未發生或是未知事物,你不需要猜。只不過在生物醫學上,少有遵循規律、定律、公式來讓我們輕鬆算免猜臆的;多的是不規則的變化、差異,讓我們不得不猜,非猜不可。
     現實上即使你知道有某種方式能精確得知某個未發生或是未知事物,但實際上你沒能執行那個某種方式時,仍然需要猜。例如你想知道全國所有人的平均身高,逐一去測量每個人的身高,可以得到正確無誤的解答;但要實際上去逐一測量每個人需耗費龐大的人力與時間,以致於幾乎不可能真正做到,因此還是得用猜的。
     因此當我們在某一時刻想知道某個未發生或是未知事物,而我們在那個時刻沒有任何可實際執行的方式能精確得知結果的話,我們就只有……猜了。
     除了依規律、定律、公式或測量等方式而不猜的情況,尚有一個不猜的情況;這個情況可說是不猜的精髓,並且幾乎是所有猜的基礎(即便是生物統計學上的猜也是)。在一般用語上,它可能稱之為信念;在生物統計上,本書將之稱為假定(註2)。
     這裡的用詞假定,是指強烈的認定,假設而且認定!已經認定,不用去測量、檢驗或求證它的真假對錯(與需求證真假對錯的假設不同)。
     假定為何是猜的基礎呢?因為我們總是在眾多的假定之下去猜測事物,我們常常都對眾多事物有所假定,只是假定得太自然太習慣而不自覺罷了,以前面例子來說:
  你見現在天氣陰陰的,你假定等一下的地球環境氣候跟往常一樣(不會突然有火山爆發、被隕石撞擊、強烈的異常太陽黑子活動等等什麼鬼的事件),然後你猜等一下會下雨。
     地球環境氣候跟往常一樣這個假定是通常你是不自覺的,也許真的有某天會有火山、隕石來襲或太陽異變,但總之你假定等一下這些狀況都不會發生。
     
     我們通常假定「未知事件的發生環境會跟往常的狀態一樣」;這很自然而且實際上也大多如此,所以我們常不自覺但這卻沒什麼不妥。