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應用生物統計學

113-1 開課

  • 流水號

    16165

  • 課號

    HDAS7007

  • 課程識別碼

    855 M0070

  • 無分班

  • 3 學分

  • 必修 / 選修

    環境與職業健康科學研究所 / 流行病學與預防醫學研究所 / 護理學研究所 / 台灣大學遠距教學課程 / 遠距教學課程 / 生物統計學程 / 健康數據拓析統計研究所 / 食品安全與健康研究所 / 健康行為與社區科學研究所 / 健康政策與管理研究所 / 基因體暨蛋白體醫學研究所 / 臨床藥學研究所

      必修

    • 環境與職業健康科學研究所

    • 流行病學與預防醫學研究所

      • 選修

    • 護理學研究所

    • 台灣大學遠距教學課程

    • 遠距教學課程

    • 生物統計學程

    • 健康數據拓析統計研究所

    • 食品安全與健康研究所

    • 健康行為與社區科學研究所

    • 健康政策與管理研究所

    • 基因體暨蛋白體醫學研究所

    • 臨床藥學研究所

  • 杜裕康
  • 四 2, 3, 4

  • 公衛201

  • 2 類加選

  • 修課總人數 150 人

    本校 150 人

  • 無領域專長

  • 中文授課
  • NTU COOL
  • 核心能力與課程規劃關聯圖
  • 備註
    護理所 公衛201，非同步遠距，限公衛、臨藥所、基蛋所、生物統計學程、護理所選修，他所請先和教師聯繫 食安所, 健統所, 健管所, 基蛋所, 臨床藥學所, 生物統計學程, 遠距教學課程, 台大遠距教學, 行社所, 環職所 非同步遠距教學. 流預所 109-112學年度流病預醫碩班二選一必修課程。非同步遠距教學。
  • 實習分組
    組別時間教室人數教學助理人數備註
    A

    星期四 4

    		公衛215601

  • 本校選課狀況

    載入中
  • 課程概述
    本課程分成兩個部份, 第一部分講授基本統計概念與假說檢定，第二部分為迴歸分析及應用，課程著重正確執行分析與解釋結果。 應用生物統計學的課程目標重視能執行分析資料的能力，並且能正確的解釋分析的結果。而對於分析方法背後之原理的說明，則著重在觀念上的直覺理解。另外應用生物統計學在課程當中會避免使用微積分和線性代數來解釋統計理論和方法，所以修課學生不一定需要具備這些數學知識和公式推導能力。 本課程包含講授課程及實習課程，課程以公共衛生及醫學實務問題及資料型態為導向，闡述基本統計原理，並特別強調應用。含作業演練及使用統計軟體分析資料並對結果進行闡釋。實習課使用免費軟體R，可在https://cran.r-project.org/下載R相關軟體。 教學方式: 1.提供線上課程主要及補充教材 2.提供線上非同步教學
  • 課程目標
    1.了解因果推論的原則。 2.有能力以人、時、地、強度來描述公衛領域的特定議題。 3.能利用流行病學資料作適當的推論。
  • 課程要求
    學生於當週上課時間須先觀看當週上課影片，每週四的早上實習課，由助教帶領根據當周教學影片進行電腦操作。從第二週開始，每星期四上午11點50分到中午12點10分會有針對當週內容進行線上小考。
  • 預期每週課後學習時數
    6小時
  • Office Hour

    助教聯絡資訊： 1. 林詩凱 (kevin19970102@gmail.com) 2. 梁雅婷 (d11849007@ntu.edu.tw) 3. 廖振博 (f09849002@ntu.edu.tw) 4. 蔡岱融 (d12849003@ntu.edu.tw) 5. 簡冠宇 (r12855012@ntu.edu.tw) 6. 許雅涵 (r12855001@ntu.edu.tw) 7. 白佳卉 (r12855002@ntu.edu.tw)

  • 指定閱讀
    1. Principles of Biostatistics, 3rd edition. Marcello Pagano, Kimberlee Gauvreau & Heather Mattie. Taylor & Francis, 2022. 2. Essential Medical Statistics, 2th Edition. B. Kirkwood & JAC Sterne, Oxford: Blackwell, 2003.
  • 參考書目
    1. Primer of Applied Regression & Analysis of Variance. 3rd edition. Stanton A. Glantz, Bryan K. Slinker, Torsten B. Neilands. McGraw Hill Professional, 2016. 2. Medical Statistics, 5th edition. Stephen J Walters, Michael Campbell, David Machin. Wiley, 2021. 3. Introductory statistics with R. Authors: Peter Dalgaard. Springer-Verlag New York, 2008
  • 評量方式
    30%

    期中考

    20%

    平時表現及討論

    出席率、平常問問題、回答問題等等

    20%

    小考

    從第二週起，每星期上午11點50分到12點10分會有針對當週內容進行小考。

    30%

    期末考

  • 針對學生困難提供學生調整方式
    調整方式說明
    上課形式

    以錄影輔助

    其他

    由師生雙方議定

  • 課程進度
    第 1 週簡介/描述性統計 (Introduction/Descriptive Statistics)
    第 2 週機率分布 (Probability distribution)
    第 3 週平均值的抽樣分布(Sampling distribution of the mean)
    第 4 週信賴區間 (Confidence interval)
    第 5 週假設檢定和平均值的比較(Hypothesis testing and comparison of the means) (1)
    第 6 週假設檢定和平均值的比較(Hypothesis testing and comparison of the means) (2)
    第 7 週列聯表分析 (Contingency table analysis)
    第 8 週期中考 (Midterm written exam)
    第 9 週線性迴歸模型 (Linear regression models)（1）
    第 10 週線性迴歸模型 (Linear regression models)（2）
    第 11 週線性迴歸模型 (Linear regression models)（3）
    第 12 週線性迴歸模型 (Linear regression models)（4）
    第 13 週邏輯斯迴歸模型 (Logistic regression models) (1)
    第 14 週邏輯斯迴歸模型 (Logistic regression models) (2)
    第 15 週研究設計與資料分析 (Study design & data analysis)
    第 16 週期末考 (Final written exam)
    第 17 週存活分析 (Survival analysis)