課程資訊
課程名稱
 應用生物統計學(甲)
Applied Biostatistics (A) 
開課學期
 106-1 
授課對象
 醫學院  臨床藥學研究所  
授課教師
 張淑惠 
課號
 EPM7006 
課程識別碼
 849 M0900 
班次
  
學分
 3.0 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期二2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
 公衛201 
備註
 流預所碩士班共同必修課程。公衛學院、統計碩士學位學程以外其它系所學生欲選修需經授課教師同意。與杜裕康合授
總人數上限：100人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1061EPM7006_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
 核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

本課程分成三個部份, 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，第三部分則介紹進階統計方法。課程著重正確執行分析與解釋結果。 

課程目標
 1.應用生物統計學(甲)的課程目標重視對統計理論和方法的理解，並讓學生瞭解各種常用統計方法之間的關係。同時強調實際應用統計理論和方法，正確執行資料分析的能力。另外介紹如何使用進階統計方法，來分析現實資料以驗證複雜的研究假說。應用生物統計學(甲)和應用生物統計學(乙) 的差別除了應用生物統計學(甲)介紹進階統計方法之外，並且在課程當中會使用微積分和線性代數解釋統計理論和方法，所以修課學生需要具備這些數學知識和公式推導能力。
2.本課程原則上含2小時演講及1小時討論課。演講為大班教學，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。討論課含習題作業演練及討論電腦分析資料的結果，並進行闡釋。作業所需的電腦分析使用免費軟體R，可在https://cran.r-project.org/下載。 
課程要求
 正課上課時間為每週二23節，討論課上課時間為週二第4節。 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
 另約時間 
指定閱讀
 1. Regression Methods in Biostatistics. Linear, Logistic, Survival, and
Repeated Measures Models. Authors: Eric Vittinghoff, David V. Glidden, Stephen
C. Shiboski, Charles E. McCulloch. Springer, 2012.
2. Essential Medical Statistics, 2th Edition. Authors: B. Kirkwood & JAC Sterne, Oxford: Blackwell, 2003.
3. Introductory Biostatistics. Author: Chap T Le, Hoboken: Wiley, 2003.
 
參考書目
 1. Basic Biostatistics, 2nd edition. Author: B Burt Gerstman. Burlington
MA: Jones & Bartlett Learning, 2015.
2. Regression Methods in Biostatistics. Linear, Logistic, Survival, and
Repeated Measures Models. Authors: Eric Vittinghoff, David V. Glidden, Stephen
C. Shiboski, Charles E. McCulloch. Springer, 2012.
3. Extending the Linear Model with R: Julian Faraway. Boca Raton : Chapman
& Hall/CRC, 2006.
4. A Second Course in Statistics: Regression Analysis. William Mendenhall
& Terry Sincich. Prentice Hall, 2012
5. Introductory statistics with R. Authors: Peter Dalgaard. Springer-
Verlag New York, 2008
6. A handbook of statistical analyses using R, 2nd edition. Authors:
Torsten Hothorn & Brian Everitt, Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, 2010
7. Multilevel analysis, 2nd edition. Author: Joop J Hox, New York: Routledge,
2010. 
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 期末考 
30% 
  
2. 
 作業及討論 
20% 
  
3. 
 平時表現 
20% 
  
4. 
 期中考 
30% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第01週
 09/12  簡介/描述性統計 (Introduction/Descriptive Statistics) (杜裕康老師)
 
第02週
 09/19  信賴區間和平均值的抽樣分布 (Confidence interval and sampling distribution of the mean) (杜裕康老師)
 
第03週
 09/26  假設檢定和平均值的比較 (Hypothesis testing and comparison of the means) (1) (杜裕康老師)
 
第04週
 10/03  假設檢定和平均值的比較 (Hypothesis testing and comparison of the means) (2) (杜裕康老師)
 
第05週
 10/10  國慶日停課乙次
 
第06週
 10/17  線性迴歸模型 (Linear regression models) (1)  
第07週
 10/24  線性迴歸模型 (Linear regression models) (2)
 
第08週
 10/31  期中考 
第09週
 11/07  線性迴歸模型 (Linear regression models) (3)  
第10週
 11/14  線性迴歸模型 (Linear regression models) (4)
 
第11週
 11/21  廣義線性迴歸模型(Generalized linear models) (1)
[線性回歸 (一) 實習] 
第12週
 11/28  廣義線性迴歸模型(Generalized linear models) (2) [線性回歸 (二) 實習] 
第13週
 12/05  廣義線性迴歸模型(Generalized linear models) (3)
[羅吉斯回歸 實習] 
第14週
 12/12  存活分析 (Survival analysis) (1) 
第15週
 12/19  存活分析 (Survival analysis) (2)
[Overdispersion 與 卜瓦松回歸 實習] 
第16週
 12/26  多層次模型 (Multilevel models) (1) (杜裕康老師)
[存活分析 實習] 
第17週
 2018/01/02  多層次模型 (Multilevel models) (2) (杜裕康老師) [多層次模型 實習] 
第18週
 2018/01/09  期末考