生物統計學

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生物統計學是運用統計學來進行生物及醫學研究的應用學科。進行醫學或生物學研究，例如：證明醫學或生物學理論，皆需使用生物統計學。

目錄 1 統計學基本邏輯及變項種類 1.1 概論 1.2 資料的種類 2 母全體、樣本及抽樣 2.1 母全體與樣本 2.2 抽樣原理與方法 2.3 系統誤差與抽樣誤差 3 等距變項的統計：等距變項的敘述 3.1 集中趨勢 3.2 變異性 4 等距變項的統計：常態分佈及其應用 4.1 概論 4.2 標準常態分佈 5 等距變項的統計：單一變相的推論 5.1 重複抽樣的意義 5.2 重複抽樣的結果與母數間的關係 5.3 樣本平均值的分佈 5.4 以樣本推論母全體之一：樣本是否由某特定的母體抽出的檢定 5.5 推翻虛無假設 5.6 單尾及雙尾之檢定 5.7 第一類誤差與第二類誤差 5.8 以樣本推論母全體之二：以樣本平均估計母全體平均值，信賴區間 5.9 P值在推翻虛無假設邊緣時之處理方法 5.10 結論摘要

統計學基本邏輯及變項種類

概論

統計學是研究對觀察到的資料如何處理、以及如何加以利用的學問。 根據不同功能分為敘述統計學與推論統計學。

• 敘述統計學

  描述資料的分布的情況，例如：描述醫學系學生平均出席率、最大最小值等。

  推論統計學

  利用檢定方式分析證明資料之間的關聯性（但關聯性並不能說明因果關係）。例如：證明出席率與成績的關聯性。（無法證明是因為高出席率產生高成績，還是高成績學生本身就有高出席率）

資料的種類

資料必須藉由觀察或測量獲得。 資料的單一項目稱為變項或變數(variable)。 依據所觀察或測量的性質型態分為：

1. 類別變項(nominal variable)
2. 序位變項(ordinal variable)
3. 等距變項及等比變項(interval variable and ratio variable)

亦可簡單分類為：

1. 連續性變項(continuous)
2. 非連續性變項(discrete)

在資料中選擇適當的變項類型來表達觀察測量的結果是很重要的。

母全體、樣本及抽樣

母全體與樣本

研究者進行研究時關心的是母全體。 但由於有時母體是假設的(hypothetical)、無限大的、難以界定或獲知，而無法直接觀察母全體。 所有用來描述母全體的指標(如：身高體重等)都稱為母數(parameter)，而描述樣本的則稱為統計值(statistics)。

抽樣原理與方法

系統誤差與抽樣誤差

等距變項的統計：等距變項的敘述

集中趨勢

變異性

等距變項的統計：常態分佈及其應用

概論

標準常態分佈

等距變項的統計：單一變相的推論

重複抽樣的意義

重複抽樣的結果與母數間的關係

樣本平均值的分佈

以樣本推論母全體之一：樣本是否由某特定的母體抽出的檢定

推翻虛無假設

單尾及雙尾之檢定

第一類誤差與第二類誤差

以樣本推論母全體之二：以樣本平均估計母全體平均值，信賴區間

P值在推翻虛無假設邊緣時之處理方法

結論摘要