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如果您對統計很畏懼，認為統計很難學，感覺枯燥乏味，覺得課本內容與應用有一段距離，本書會讓您對統計有一種不同的體會。有時候，您得到的統計結果與臨床實際不符；或在統計分析完成後，不知道如何彙整結果，本書會給您一些指引。

　　本書共有三大篇，分別為複習篇、比較篇、迴歸篇。將連續資料的統計分析方法由簡入深、循序漸進的介紹給讀者。

　　本書的撰寫方式與一般統計教科書有許多不同的地方：（1）先講解統計重點，再用一例子將該章重點演練一遍；（2）每一章範例都加入統計結果彙整；（3）使用台灣本土已發表文章為範例；（4）加入SPSS使用說明；（5）作業之安排為給予一組新的數據，對該章的重點演練一遍，或採用不同統計檢定方法來分析相同數據，以便比較不同的統計檢定方法的優劣；（6）加入一些卡通圖案。這樣的安排，希望能拉近學習與應用的距離，讀者能更快、更容易，更快樂的學習統計學。

作者簡介

史麗珠

　　學歷：
　　台灣大學公共衛生學院流行病學博士

　　現職：
　　長庚大學醫學院公衛科生統中心專任教授

　　著作
　　進階應用生物統計學（學富，2013）
　　生物統計學（華杏，2012）
　　護理研究與應用－資料收集方法與處理技巧（華杏，2001）
　　研究論文:發表於國內外著名期刊，達250篇。

新版序………………………………………………………………………
序……………………………………………………………………………    v
vii

第一篇  複習篇……………………………………………………………    1
第1章    描述性統計、中央極限定理、t分布…………………………
1.1  資料的尺度………………………………………………………
1.2  資料的整理………………………………………………………
1.2.1  描述性統計量…………………………………………...
1.2.2  次數表…………………………………………………...
1.2.3  統計圖…………………………………………………...
1.3  常態分布…………………………………………………………
1.3.1  應用……………………………………………………...
1.4  母體、樣本、參數、統計量……………………………………
1.5  中央極限定理及抽樣分布……………………………………...
1.5.1  應用……………………………………………………...
1.6  t分布……………………………………………………………..
1.6.1  應用………………………………………………………    3

第2章    估計及假說檢定…………………………………………………
2.1  估計………………………………………………………………
2.1.1  點估計及良好的估計式………………………………..
2.2  區間估計或信賴區間……………………………………………
2.2.1  母體平均數的區間估計（母體標準差σ已知）…….
2.2.2  母體平均數的區間估計（母體標準差σ未知，用樣本標準差s代入）……………………………………...
2.2.3  母體成功比例的區間估計……………………………..
2.2.4  信賴區間的特性………………………………………..
2.2.5  應用……………………………………………………...
2.3  假說檢定…………………………………………………………
2.3.1  單一母體平均數之檢定（母體標準差σ已知，雙尾檢定）：Z檢定………………………………………….
2.3.2  單一母體平均數之檢定（母體標準差σ未知，用樣本標準差s代入，雙尾檢定）：t檢定…………………
2.3.3  單一母體成功比例之檢定（單尾檢定）：Z檢定……
2.4  兩種錯誤及統計檢力……………………………………………
2.4.1  兩種錯誤及統計檢力的關係…………………………..    25

第二篇  比較篇……………………………………………………………    53
第3章    比較兩個母體平均數的檢定方法：獨立樣本t檢定及成對樣本t檢定…………………………………………………………
3.1  分辨兩個樣本是獨立或成對…………………………………...
3.2  兩個為樣本獨立時，連續變數的統計分析……………………
3.2.1  資料排列………………………………………………..
3.2.2  檢定兩個母體的平均數有沒有差異（獨立樣本t檢定）………………………………………………………
3.2.3  檢定兩個母體的變異數有沒有差異……………………
3.3  兩個樣本為成對時，連續變數的統計分析（成對樣本t檢定）
3.3.1  資料排列…………………………………………………
3.3.2  計算……………………………………………………...
3.4  獨立樣本t檢定與成對樣本t檢定之比較……………………
3.5  虛擬範例：評估兩種藥對降血壓之療效……………………..
3.5.1  計算獨立樣本t檢定、成對t檢定…………………..
3.5.2  彙整結果………………………………………………..
3.6  SPSS說明………………………………………………………..
3.6.1  獨立樣本t檢定──檢定「兩組病人在治療前的血壓是否有差異？」………………………………………..
3.6.2  成對樣本t檢定──檢定「A組的病人，在服藥前後其血壓是否有改變？」………………………………..
3.6.3  獨立樣本t檢定──檢定「A、B兩種藥對降血壓之療效是否有差異？」……………………………………    

第4章    比較多個獨立母體平均數的檢定方法：單因子變異數分析…
4.1  單因子變異數適用情況………………………………………...
4.2  使用獨立樣本t檢定來檢定多個母體平均數的缺失………...
4.3  變異數分析………………………………………………………
4.3.1  資料排列………………………………………………..
4.3.2  統計前提假設…………………………………………..
4.3.3  計算及原理……………………………………………..
4.3.4  其他……………………………………………………...
4.4  檢定變異數是否相同……………………………………………
4.5  多重比較…………………………………………………………
4.5.1  Tukey的HSD法（建立單一臨界值，進行所有兩兩比較）…………………………………………………….
4.5.2  SNK法（建立一系列臨界值，進行所有兩兩比較）…
4.5.3  Dunnett法（建立單一臨界值，只與其中一組平均數（如對照組）作比較）………………………………..
4.5.4  Scheffe法（建立單一臨界值，進行所有兩兩比較）
4.5.5  Bonferroni法（採用信賴區間的觀念，作所有或任意組別的兩兩比較）…………………………………………..
4.5.6  應用說明………………………………………………..
4.6  虛擬範例：比較四所學校學生課業壓力……………………….
4.6.1  檢定變異數同質性……………………………………..
4.6.2  變異數分析之計算……………………………………..
4.6.3  多重比較之計算………………………………………..
4.6.4  彙整結果………………………………………………..
4.7  SPSS說明………………………………………………………..    93

第5章    雙因子變異數分析………………………………………………
5.1  適用情況…………………………………………………………
5.2  設計及前提假設…………………………………………………
5.2.1  設計…………………………………………………….
5.2.2  前提假設……………………………………………….
5.3  平衡設計之雙因子變異數分析………………………………...
5.3.1  資料排列……………………………………………….
5.3.2  交互作用及主效應……………………………………
5.3.3  計算及原理…………………………………………….
5.3.4  多重比較之計算………………………………………
5.4  檢定變異數同質性………………………………………………
5.5  虛擬範例：四所學校及不同科系學生課業壓力（平衡設計，沒有交互作用）…………………………………………………
5.5.1  剖面圖………………………………………………….
5.5.2  檢定變異數同質性……………………………………
5.5.3  變異數分析之計算……………………………………
5.5.4  多重比較之計算………………………………………
5.5.5  彙整結果……………………………………………….
5.6  範例：剝奪睡眠之動物實驗（平衡設計，有交互作用）…..
5.6.1  剖面圖………………………………………………….
5.6.2  檢定變異數同質性……………………………………
5.6.3  變異數分析之計算……………………………………
5.6.4  多重比較之計算………………………………………
5.6.5  彙整結果………………………………………………
5.7  SPSS說明……………………………………………………….
5.7.1  四所學校及不同科系學生課業壓力（平衡設計，沒有交互作用）…………………………………………
5.7.2  剝奪睡眠之動物實驗（平衡設計，有交互作用）…    131

第6章    重複測量變異數分析……………………………………………
6.1  因子屬性…………………………………………………………
6.2  單變量方法的前提假設………………………………………...
6.2.1  練習效應及殘留效應…………………………………..
6.2.2  球型假設………………………………………………..
6.2.3  檢查球型假設…………………………………………..
6.3  一個受試者內因子的設計……………………………………...
6.3.1  資料排列………………………………………………..
6.3.2  單變量方法之計算……………………………………..
6.3.3  假說檢定………………………………………………..
6.3.4  多重比較………………………………………………..
6.4  兩個受試者內因子的設計……………………………………...
6.4.1  資料排列………………………………………………..
6.4.2  單變量方法之計算……………………………………..
6.4.3  假說檢定………………………………………………..
6.4.4  多重比較………………………………………………..
6.5  一個受試者間因子、一個受試者內因子的設計……………..
6.5.1  資料排列………………………………………………..
6.5.2  單變量方法之計算……………………………………..
6.5.3  假說檢定………………………………………………..
6.5.4  多重比較………………………………………………..
6.6  一個受試者內因子的範例……………………………………..
6.6.1  原始資料及畫剖面圖………………………………….
6.6.2  球型檢定………………………………………………..
6.6.3  計算……………………………………………………..
6.6.4  假說檢定………………………………………………..
6.6.5  分解總變異量…………………………………………..
6.6.6  多重比較………………………………………………..
6.6.7  彙整結果………………………………………………..
6.7  兩個受試者內因子的範例……………………………………...
6.7.1  原始資料及畫剖面圖…………………………………..
6.7.2  球型檢定………………………………………………..
6.7.3  計算……………………………………………………..
6.7.4  假說檢定………………………………………………..
6.7.5  分解總變異量…………………………………………..
6.7.6  多重比較………………………………………………..
6.7.7  彙整結果………………………………………………..
6.8  一個受試者間因子、一個受試者內因子的範例…………….
6.8.1  原始資料及畫剖面圖………………………………….
6.8.2  球型檢定………………………………………………..
6.8.3  計算……………………………………………………..
6.8.4  假說檢定………………………………………………..
6.8.5  分解總變異量…………………………………………..
6.8.6  多重比較………………………………………………..
6.8.7  彙整結果………………………………………………..
6.9  SPSS說明………………………………………………………..
6.9.1  一個受試者內因子的設計……………………………..
6.9.2  兩個受試者內因子的設計……………………………..
6.9.3  一個受試者間因子、一個受試者內因子的設計…….    179

第三篇  迴歸篇……………………………………………………………    239
第7章    簡單線性迴歸……………………………………………………
7.1  資料結構及模式說明……………………………………………
7.1.1  資料排列………………………………………………..
7.1.2  模式說明………………………………………………..
7.2  統計前提假設……………………………………………………
7.3  迴歸係數的估計及解讀………………………………………...
7.3.1  迴歸係數的估計………………………………………..
7.3.2  迴歸係數的解讀………………………………………..
7.4  ANOVA部分…………………………………………………….
7.4.1  檢定X-Y直線與水平線有沒有差異…………………
7.4.2  R2的計算及解讀……………………………………….
7.5  迴歸係數的檢定：t檢定……………………………………….
7.5.1   ………………………………………………………..
7.5.2   ………………………………………………………..
7.5.3  F與t之關係……………………………………………
7.6  Y預測值的計算及預測區間…………………………………...
7.6.1  計算……………………………………………………...
7.6.2  預測區間………………………………………………..
7.7  簡單線性迴歸的用途……………………………………………
7.8  範例：膝高預測身高（男性）………………………………...
7.8.1  散布圖…………………………………………………...
7.8.2  簡單線性迴歸…………………………………………..
7.8.3  迴歸係數的估計及解讀………………………………..
7.8.4  ANOVA部分……………………………………………
7.8.5  迴歸係數的檢定：t檢定………………………………
7.8.6  預測……………………………………………………...
7.8.7  彙整結果………………………………………………..
7.9  SPSS說明………………………………………………………..
7.9.1  畫散布圖………………………………………………..
7.9.2  執行簡單線性迴歸……………………………………..    241

第8章    線性迴歸的診斷…………………………………………………
8.1  殘差分析…………………………………………………………
8.1.1  單向度圖形……………………………………………..
8.1.2  雙向度圖形（殘差圖）……………………………….
8.2  影響力……………………………………………………………
8.2.1  Hat矩陣、槓桿量數、離中心槓桿量數…………….
8.2.2  Student化殘差、Student化去除殘差………………..
8.2.3  Df適合度、標準化Df適合度………………………..
8.2.4  庫克距離………………………………………………..
8.2.5  應用說明………………………………………………..
8.2.6  如何處置具影響力的觀察點………………………….
8.3  範例：用膝高預測身高（線性迴歸的診斷）………………..
8.3.1  殘差分析………………………………………………..
8.3.2  影響力的分析…………………………………………..
8.3.3  彙整結果………………………………………………..
8.4  SPSS說明………………………………………………………..
8.4.1  執行殘差分析及影響力分析………………………….
8.4.2  畫影響力索引圖………………………………………..    277

第9章    相關………………………………………………………………
9.1  相關係數的計算…………………………………………………
9.2  相關係數的解讀…………………………………………………
9.3  相關係數的檢定…………………………………………………
9.4  相關係數的信賴區間……………………………………………
9.5  相關達顯著意義不表示有因果關係…………………………...
9.6  相關係數不適合用來表示測量工具之再測信度及評估者間信度………………………………………………………………
9.7  相關係數與簡單線性迴歸之關係……………………………...
9.8  範例：膝高、身高、年齡的關係………………………………
9.8.1  矩陣散布圖……………………………………………..
9.8.2  相關係數之計算………………………………………..
9.8.3  殘差分析及影響力分析………………………………..
9.8.4  相關係數的顯著性檢定………………………………..
9.8.5  相關係數的信賴區間…………………………………..
9.8.6  相關係數與簡單線性迴歸係數之關係（膝高與身高）
9.8.7  彙整結果………………………………………………...
9.9  SPSS說明………………………………………………………...
9.9.1  畫矩陣散布圖…………………………………………..
9.9.2  相關係數之計算、顯著性檢定及信賴區間…………    305

第10章    共變數分析………………………………………………………
10.1  共變數分析的目的…………………………………………….
10.2  資料排列與ANCOVA模式…………………………………..
10.3  虛擬變數………………………………………………………..
10.4  ANCOVA之意義………………………………………………
10.5  ANCOVA之統計前提假設…………………………………...
10.6  迴歸係數的估計………………………………………………..
10.7  迴歸係數的解讀………………………………………………..
10.8  迴歸係數的顯著性檢定：t檢定……………………………...
10.9  預測……………………………………………………………..
10.10 調整平均數之計算……………………………………………..
10.11 ANOVA表中之總F檢定，淨F檢定………………………..
10.12 不同決定係數（R2）…………………………………………..
10.13 檢定ANCOVA是否適用………………………………………
10.14 虛擬範例：評估三種藥對降血壓之療效…………………….
10.14.1 散布圖………………………………………………...
10.14.2 虛擬變數的設定……………………………………..
10.14.3 檢查ANCOVA之適合性……………………………
10.14.4 迴歸係數的估計、解讀、顯著性檢定…………….
10.14.5 調整平均數之計算…………………………………..
10.14.6 ANOVA表中之總F檢定及淨F檢定……………..
10.14.7 不同決定係數（R2）…………………………………
10.14.8 彙整結果……………………………………………..
10.15 SPSS說明……………………………………………………….
10.15.1 畫散布圖：以目測瞭解ANCOVA之適合性………
10.15.2 產生虛擬變數及交互作用…………………………..
10.15.3 評估交互作用之顯著性……………………………..
10.15.4 進行殘差分析及影響力分析………………………..
10.15.5 計算淨 F檢定、不同R2……………………………    333

第11章    線性複迴歸………………………………………………………
11.1  資料排列及模式說明…………………………………………..
11.1.1  資料排列……………………………………………...
11.1.2  模式說明……………………………………………...
11.2  線性複迴歸的用途……………………………………………..
11.3  共線性…………………………………………………………..
11.3.1  觀念…………………………………………………...
11.3.2  引起的問題…………………………………………..
11.3.3  指標…………………………………………………...
11.3.4  解決方法……………………………………………...
11.4  自變數的挑選或終極模式的決定…………………………….
11.4.1  原理及執行步驟……………………………………..
11.4.2  應用說明……………………………………………...
11.5  線性複迴歸需不需要考慮交互作用？……………………….
11.6  迴歸係數的估計………………………………………………..
11.7  迴歸係數的解讀………………………………………………..
11.8  迴歸係數顯著性檢定………………………………………….
11.9  預測……………………………………………………………..
11.10 不同決定係數R2……………………………………………….
11.11 統計前提假設…………………………………………………..
11.12 殘差分析及影響力分析……………………………………….
11.13 簡單線性迴歸、共變數分析與線性複迴歸之異同…………
11.14 範例：老人憂鬱的影響因素………………………………….
11.14.1  單變量分析結果……………………………………
11.14.2  挑選自變數或決定終極模式………………………
11.14.3  共線性診斷………………………………………….
11.14.4  殘差分析及影響力分析……………………………
11.14.5  迴歸係數的解讀及顯著性檢定……………………
11.14.6  總R2及累積R2……………………………………..
11.14.7  彙整結果…………………………………………….
11.15  SPSS說明……………………………………………………...
11.15.1  挑選自變數或決定終極模式………………………
11.15.2  共線性診斷………………………………………….
11.15.3  殘差分析及影響力分析……………………………    387

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附錄…………………………………………………………………………    453
附錄1  單變量統計檢定方法…………………………………………………...    455
附錄2  標準常態分布表…………………………………………………………    456
附錄3  t分布表…………………………………………………………………..    458
附錄4  F分布表………………………………………………………………….    460
附錄5  q分布表………………………………………………………………….    465
附錄6  Dunnett’s q'分布表………………………………………………………    467
附錄7  SPSS簡介………………………………………………………………..
1. 啟動SPSS系統…………………………………………………….
2.  SPSS常用視窗…………………………………………………….
2.1  IBM SPSS Statistics Data Editor視窗…………………..
2.2  IBM SPSS Statistics Viewer視窗……………………….
2.3  圖表編輯器視窗………………………………………….
2.4  IBM SPSS Statistics Syntax Editor視窗………………..
3. 開啟及儲存檔案…………………………………………………...
3.1  各種視窗可接受之檔案型式……………………………
3.2  開新檔案………………………………………………….
3.3  開啟舊檔………………………………………………….
3.4  另存新檔………………………………………………….
3.5  儲存檔案………………………………………………….
3.6  結果輸出到word檔……………………………………..
3.7  結束SPSS系統…………………………………………..
4. 建立資料檔…………………………………………………………
4.1  宣告變數名稱…………………………………………….
4.2  設定變數類型…………………………………………….
4.3  設定數字變數的「寬度」及「小數位數」…………...
4.4  設定變數標記及數值註解………………………………
4.5  遺漏值…………………………………………………….
5. 求機率分布之統計量與右尾機率………………………………..
5.1  常態分布………………………………………………….
5.2  t分布……………………………………………………...
5.3  F分布……………………………………………………..    469

索引…………………………………………………………………………    503

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