生物統計學 - 修訂歷史

U101001061在2015年3月21日 (六) 04:22

2015-03-21T04:22:09Z

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	亦可簡單分類為：		亦可簡單分類為：
-	#連續性變項(continuous)	+	#[[連續性變項]](continuous)
-	#非連續性變項(discrete)	+	#[[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。		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。

U101001061: 改為依課本架構編排

2015-03-21T04:21:19Z

改為依課本架構編排

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-	'''生物統計學'''~~是一門運用~~[~~http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6~~ 統計學]~~方法研究~~[~~http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E7%89%A9%E5%AD%A6 生物學~~]~~問題的學科，常應用於~~[~~http~~:~~//zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8C%BB%E5%AD%A6 醫學~~]~~領域。~~	+	'''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。
		+	==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：
		+	#類別變項(nominal variable)
		+	#序位變項(ordinal variable)
		+	#等距變項及等比變項(interval variable and ratio variable)

-	~~==目的==~~	+	亦可簡單分類為：
-	~~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。~~	+	#連續性變項(continuous)
		+	#非連續性變項(discrete)

-	==分類==	+	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。
-	~~可根據不同類型的資料分為跨域資料與時間序列資料。~~	+	==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)。

-	*;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。	+	===抽樣原理與方法===
-	*;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。	+	===系統誤差與抽樣誤差===
-		+	==等距變項的統計：等距變項的敘述==
-	~~亦可根據不同的功能分為敘述統計學與推論統計學。~~	+	===集中趨勢===
-		+	===變異性===
-	*;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。	+	==等距變項的統計：常態分佈及其應用==
-	*;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）	+	===概論===
-		+	===標準常態分佈===
-	==~~研究步驟~~==	+	==等距變項的統計：單一變相的推論==
-	~~#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。~~	+	===重複抽樣的意義===
-	~~#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。~~	+	===重複抽樣的結果與母數間的關係===
-	~~#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。~~	+	===樣本平均值的分佈===
-	~~#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。~~	+	===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===
-	~~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。~~	+	===單尾及雙尾之檢定===
-		+	===第一類誤差與第二類誤差===
-	==應用==	+	===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===
-	==~~參考資料~~==	+	===結論摘要===
-	~~[http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E7%89%A9%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8 維基百科：生物統計學]~~	+

U101001061: /* 分類 */

2015-03-08T14:57:15Z

分類

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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==

U101001061: 新增生物統計學條目及其基礎架構

2015-03-08T14:28:12Z

新增生物統計學條目及其基礎架構

新頁面

'''生物統計學'''是一門運用[http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E5%AD%A6 統計學]方法研究[http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E7%89%A9%E5%AD%A6 生物學]問題的學科，常應用於[http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8C%BB%E5%AD%A6 醫學]領域。

==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。

亦可根據所探討的目標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==
#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。
#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。
#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。
#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==
[http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E7%89%A9%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%AD%B8 維基百科：生物統計學]