生物統計學

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*;時間序列資料:在多個時間點,對同一樣本蒐集的資料,例如:研究學生出席率隨時間變化,如期中考時間逼近等的發展過程。 *;時間序列資料:在多個時間點,對同一樣本蒐集的資料,例如:研究學生出席率隨時間變化,如期中考時間逼近等的發展過程。
-亦可根據所探討的目標分為敘述統計學與推論統計學。+亦可根據不同的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。 *;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)+*;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)
==研究步驟== ==研究步驟==

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生物統計學是一門運用統計學方法研究生物學問題的學科,常應用於醫學領域。

目錄

目的

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。

分類

可根據不同類型的資料分為跨域資料與時間序列資料。

  • 跨域資料
    在同一時間點,對多個樣本蒐集的資料,例如:研究同一時間不同學生出席率與成績關聯性比較。
    時間序列資料
    在多個時間點,對同一樣本蒐集的資料,例如:研究學生出席率隨時間變化,如期中考時間逼近等的發展過程。

亦可根據不同的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)

研究步驟

  1. 觀察並提出科學性假說,例如:觀察發現出席率與學生成績可能有關。
  2. 根據假設選擇所要蒐集分析的資料(量化),例如:準備紀錄個別學生出席狀況與考試成績。
  3. 設計實驗並蒐集研究資料,例如:在課堂上用IRS紀錄出席狀況並蒐集其考試成精。
  4. 根據統計學方法驗證假說,例如:經統計學驗證後,否定出席率與成績有關聯性。

統計學在大部份狀況下只能否定(Reject)一個假說(證明假說不成立),而無法證明一個假說為真。

應用

參考資料

維基百科:生物統計學