醫護研究與資料分析－SPSS的應用

SPSS基本用法 
1.1　資料檔案的製作法 
1.2　資料的加工法 
資料的表徵 
2.1　次數分配表 
2.2　簡單累計的圖形表現 
2.3　資料檔案的製作法 
2.4　交叉表與圖形表現 
2.5　相關係數 
2.6　層別的分析 
統計推論 
3.1　有關平均值的推論 
3.2　關於變異數的推論 
3.3　有關相關係數的推論 
3.4　有關交叉表的推論 
3.5　比率的推論 
變異數分析 
4.1　單因子變異數分析（一元配置變異數分析） 
4.2　多重比較 
4.3　二因子變異數分析（二元配置變異數分析） 
4.4　多因子變異數分析（多元配置變異數分析） 
4.5　直交表 
複迴歸分析 
5.1　簡單迴歸分析 
5.2　複迴歸分析 
5.3　非線性迴歸分析 
5.4　多項式迴歸 
無母數統計 
6.1　簡介 
6.2　適合度檢定 
6.3　獨立性檢定 
6.4　一致性檢定 
6.5　Wilcoxon的等級和檢定 
6.6　Wilcoxon的符號等級檢定 
6.7　Kruskal．Wallis的檢定與多重比較 
6.8　Friedman檢定與多重比較 
6.9　Kendall一致性係數 
6.10　Kappa一致性係數 
6.11　常態性檢定（Shapiro-Wilk test） 
6.12　兩組獨立樣本K-S檢定 
測量的信度與效度 
7.1　測量的信度 
7.2　測量的效度 
7.3　組內相關係數 
主成分分析 
8.1　主成分分析的概要 
8.2　基於相關矩陣的主成分分析 
8.3　基於共變異數矩陣的主成分分析 
8.4　利用主成分分析檢出多變量偏離值 
因素分析 
9.1　因素分析的概要 
9.2　因素的擷取 
9.3　因素的轉軸 
9.4　其他的分析 
集群分析 
10.1　觀察值的集群 
10.2　變數的集群 
區別分析 
11.1　區別分析的概要 
11.2　解析例1（3組的情形） 
11.3　解析例2（2組時） 
11.4　關於區別分析其他問題Q&A 
Logistic迴歸分析 
12.1　二元Logistic迴歸 
12.2　多元Logistic迴歸 
次序迴歸分析 
13.1　簡介 
13.2　案例 
13.3　次序迴歸分析 
對數線性模型 
14.1　基本模型 
14.2　Logit對數線性模型 
存活分析 
15.1　簡介 
15.2　Kaplan-Meier Method 
15.3　比例風險模型 
典型相關分析 
16.1　概要 
16.2　解析例 
多元尺度法 
17.1　簡介 
17.2　多元尺度法 
多變量變異數分析 
18.1　多變量變異數分析
18.2　多重比較 
18.3　兩因子MANOVA 
多變量共變數分析 
19.1　簡介 
19.2　獨立樣本單因子多變量共變數分析（一個共變量） 
19.3　獨立樣本單因子多變量共變數分析（兩個共變量） 
19.4　獨立樣本二因子多變量共變數分析（交互作用不顯著） 
19.5　獨立樣本二因子多變量共變數分析（交互作用顯著） 
廣義線性模型 
20.1　廣義線性模型 
20.2　廣義估計方程式 
卜瓦松（Poisson）迴歸 
21.1　簡介 
21.2　Poisson迴歸模型 
21.3　Poisson迴歸分析的步驟 
機率單位（Probit）分析 
22.1　Probit分析簡介 
22.2　解析例 
22.3　probit分析的步驟 
神經網路—多層感知器 
23.1　簡介 
23.2　解析例 
23.3　階層型神經網路的分析步驟 
神經網路—放射狀基底函數 
24.1　簡介 
24.2　解析例 
路徑分析 
25.1　簡介 
25.2　解析例 
25.3　路徑分析 
結構方程模型 
26.1　結構方程模型基本概念 
26.2　應用結構方程模型的理由 
26.3　模型驗證的前提假設 
26.4　模型架構與理論 
26.5　SEM建構流程 
26.6　分析結果的評估 
26.7　解析例 
26.8　共變異數構造分析 
決策樹 
27.1　簡介 
27.2　解析例 
24.3　決策樹的分析步驟 
類別迴歸分析 
28.1　簡介 
28.2　案例 
28.3　類別迴歸分析 
PROCESS—調節變數與中介變數 
29.1　簡介 
29.2　Process軟體的下載 
參考文獻