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發刊日期:2009/11/06
 
近期演講公告
  2009/11/11 Dr. Brian C.-H. Chiu
  2009/11/11 林虹末 博士
近期演講回顧
  2009/10/07 陳明歧 博士
  2009/10/21 高子盛 博士
  2009/11/04 鄒小蕙 博士
 
生統小文章
  Mantel-Haenszel 方法和整合分析(Meta-analysis)
生統小教學 - SPSS篇
  SPSS 教戰手冊 第十六單元 列聯表(二) -- 費雪精確性檢定
生統小教學 - SAS篇
  SAS 教戰手冊 第五章 相關係數
 
99學年度 生物統計研究所甄試入學招生公告![ 詳情 ]
 
演講公告
 
近期演講公告
講者: Dr. Brian C.-H. Chiu (Associate Professor of Epidemiology ,Department of Health Studies,
University of Chicago)
演講時間: 2009/11/11 03:00 PM
演講題目: Genetic and environmental influences on non-Hodgkin lymphoma: where do we stand?
演講地點: 立夫教學大樓13樓 醫管系階梯教室

講者: 林虹末 博士(Associate Professor in Anesthesiology,Mount Sinai School of Medicine,New York)
演講時間: 2009/11/11 04:00 PM
演講題目: International Study of Public Health and Air Pollution in Asia (PAPA) - Statistical Considerations
演講地點: 立夫教學大樓13樓 醫管系階梯教室

近期演講回顧
講者: 陳明岐 博士 (長庚大學醫學院公衛科 副教授)
演講題目: Statistical issues in the study of second primary malignancies
圖 1 演講者 陳明岐 博士 圖 2 參與活動人員
圖 3 精彩演說 圖 4 講者與參與者 互動融洽

講者: Tzu Cheg Kao, Ph.D. (Uniformed Services University of the Health Sciences, Department of Preventive Medicine and Biometrics)
演講題目: Statistical Assessment on a Multi-Center Clinical Trial: Microthrombectomy Reduces Post-Sclerotherapy Pigmentation
圖 1 演講者 高子盛 博士 圖 2 參與活動人員
圖 3 精彩演說 圖 4 講者與參與者 互動融洽

講者: 鄒小蕙 博士(國家衛生研究院 生物統計與生物資訊組 助研究員)
演講題目: Sample Size Considerations for a Specific Region in a Multi-regional Trial
圖1  演講者 鄒小蕙 博士 圖2  參與活動人員
圖3  精彩演說 圖 4 講者與參與者 互動融洽
生統園地
 
生統小文章

Mantel-Haenszel 方法和整合分析(Meta-analysis)

陳錦華 助理教授
摘要
通常,在多個分層下的2x2表格,我們會利用Mantel-Haenszel方法,綜合這些表格的訊息。首先,檢定這些表格之效應的同質性;若是同質性存在,則可估計出共同的效應值,並檢定這兩變數之相關性。只是若是多個表格之效應的同質性不存在時,則Mantel-Haenszel方法無法進行分析。而整合分析(Meta-analysis)亦是如此,是將多個臨床研究予以整合,因此,若效應為同質性,分析方法為Mantel-Haenszel方法,稱為固定效果模式,若效應間存在異質性,則利用隨機效果模式予以分析。 (more...)

生統小教學 - SPSS篇

第十六單元 列聯表(二) -- 費雪精確性檢定

梁文敏 副教授 葉懿諄 統計分析師
摘要
費雪精確性檢定是一種利用超幾何分布來探討兩個類別變項之相關的檢定方法,一般適用於2*2列聯表且邊際個數要固定的情形下。此方法係直接根據資料所賦予的機率理論,來計算我們觀察到的樣本數在兩個變數獨立的條件下出現的機率,故稱之為精確性檢定(exact test),是一種嚴謹且值得信賴的檢定方法,它經常被用在當樣本數太小以致卡方檢定不能適用的情況下,臨床實務上用到的機會相當多。 (more...)

生統小教學 - SAS篇

第五章 相關係數

廖麗娜 統計分析師
摘要
在一般研究中,研究者通常有興趣的是探討變項間的關係,首先遇到的問題是如何把關係量化,進而說明變項間之相關強弱。描述變項間的關係所使用的統計方法種類很多,在不同的資料類型下,應慎選合適的統計方法。
第四章提及兩類別變項間相關強度的描述可透過「勝算比」的統計量得知,而本章將介紹皮爾森相關係數(Pearson’s correlation coefficient)與斯皮爾曼等級相關係數(Spearman’s rank correlation coefficient),來描述兩連續變項間線性關係之強弱,並檢定其線性相關是否存在。 (more...)
本刊由 中國醫藥大學 生物統計中心 發行