課程資訊
課程名稱
類別資料分析
Categorical Data Analysis 
開課學期
106-2 
授課對象
學程  生物統計學程  
授課教師
張淑惠 
課號
EPM5004 
課程識別碼
849 U0330 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期二9,10,A(16:30~19:15) 
上課地點
公衛213 
備註
限學士班三年級以上
總人數上限:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/1062EPM5004_ 
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

主要介紹應用於生技醫藥與公共衛生領域上重要的醫學統計方法。包括
(1) 類別資料之研究設計、基本統計原理的介紹,及列聯表分析方法,
(2) 以廣義線性模式介紹二元與多元類別反應變數之邏輯斯回歸分析以及分析列聯表之對數線性模式,
(3) 重複測量與群集之類別資料的回歸模式建構與統計分析方法,如常用的廣義估計方程式GEE等統計方法。
 

課程目標
訓練學生了解生技醫藥衛生實務上常見的統計問題與解決問題的統計方法。

 
課程要求
無 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
Agrestic A.(2007) An Introduction to Categorical Data Analysis, 2nd edition,
John Wiley & Sons, INC.  
參考書目
1.Agrestic A.(2007) An Introduction to Categorical Data Analysis, 2nd edition,
John Wiley & Sons, INC.
[圖書館電子網址]http://onlinelibrary.wiley.com/book/10.1002/0470114754
2.Agrestic A.(2002) Categorical Data Analysis, 2nd edition, John Wiley & Sons,
INC.
3.Collett D. (2003) Modelling Binary Data, 2nd edition, Chapman & Hall/CRC.
4.Kutner M.H., Nachtsheim C.J., Neter, J., and Li, W. (2005). Applied Linear
Statistical Models, 5th edition. McGraw-Hill.
5.Vittinghoff, E., et al. (2012). Regression Methods in Biostatistics, 2nd edition. Springer.
 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Oral and written reports 
35% 
The report will contain one paper reading and a data analysis for a new data set or for applying new models or methods to an existing data set. Discussion and participation for other oral reports will be encouraged and counted in the grade. 
2. 
mid-term exam 
35% 
in-class open-book exam 
3. 
exercises and in-class performance  
30% 
group and individual exercises/ quiz In-class discussion and working in groups are encouraged. Still, students must write up own assignments individually. 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
02/27  Introduction: Distributions for Categorical Data 
第2週
03/06  Introduction: Inference for Categorical Data 
第3週
03/13  Describing and Inference for Contingency Tables 
第4週
03/20  More Inference for Contingency Tables  
第5週
03/27  Introduction to Generalized Linear Models 
第6週
04/03  溫書假 
第7週
04/10  Generalized Linear Models for Binary Response and Logistic Regression Models 
第8週
04/17  Multiple Logistic Regression Models 
第9週
04/24  Building and Applying Logistic Regression Models 
第10週
05/01  Logit Models for Multinomial Responses 
第11週
05/08  期中考試 
第12週
05/15*  Models for Matched Pairs
(*upload reported papers) 
第13週
05/22*  Analyzing Repeated Categorical Response Data
(*announce the arrangement and order of speakers and discussants) 
第14週
05/29  Random Effects: Generalized Linear Mixed Models for Categorical Response 
第15週
06/05  Oral Report 
第16週
06/12  Oral Report 
第17週
06/19  Oral Report 
第18週
06/26  Final Report