Categorical data Norminal scale Ordinal scale Continuous data

資料之屬性 分類資料（Categorical data） 類別尺度（Norminal scale） 序位尺度（Ordinal scale ） 連續資料（Continuous data） 等距尺度（Interval scale） 比率尺度（Ratio scale ）

Mc. Nemar Test 療後 ＋ － Total ＋ O 11 O 12 O 11 +O 12 － O 21 O 22 O 21 +O 22 Total O 11 +O 21 O 12 +O 22 N 療前 χ2 2 / (O + O ) = ( O O ) Mc. Nemar 12 21

Step 1. Cochran’s Q Test: p = 0. 005 Step 2. Mc. Nemar Test

類別性資料之檢定（二） 兩組類別變數（ 2 × 2 Table） Fisher’s exact test （Expectation<5） Yate’s correction of contingency （Expectation>5） 三組以上類別變數（ m ×n Table m, n≧ 2） Pearson Chi-Square test 血型類型是否因性別不同而有差異

2 χ 疾病 變數 ＋ Test － Total ＋ O 11(E 11) O 12 (E 12) a － O 21 (E 21) O 22 (E 22) b Total χ2 (1) = c d N 2 / (E ) 〕 〔 ( O – E ) ij ij

2 χ Test 觀察值（ Oij ） O 11 , O 12 , O 21 , O 22 期望值（ Expectation: E ij ） E 11 = ( a × c ) / N E 12 = ( a × d ) / N E 21 = ( c × b ) / N E 22 = ( d × b ) / N

χ2 Test : Example 1

χ2 Test : Example 2

χ2 Test : Example 3

Odds Ratio : Example 1) 性別 vs 疾病 95% CI of OR 包含 1 Fisher’s exact test: p=1. 0 2) Tumor vs 疾病 95% CI of OR 不含 1 Fisher’s exact test: p=0. 02

連續性資料之檢定（一） 二組獨立樣本資料 Independent t test (Parametric test) Mann-Whitney U test (Nonparametric test) 三組以上獨立樣本 ANOVA （One-way, Two-way） Kruskal-Wallis test (Nonparametric test )

連續性資料之檢定（二） 成對/二組相關樣本資料 Paired t test (Parametric test) Wilcoxon Signed-Rank test (Nonparametric test) 三組以上相關樣本 ANOVA （單因子重複量數變異數分析） Friedman test (Nonparametric test )

Post-Hoc Comparison ( 事後檢定 ) LSD (最小顯著差距) Scheffe Bonferroni Tukey 聯合信賴區間 H 0: μ 1=μ 2=…=μk

二組獨立樣本: Example Independent t test Mann-Whitney U test

連續性資料：K組獨立樣本 N Start 常態假設成立 Y ANOVA ( F test ) Kruskal-Wallis test

K組獨立樣本: Example 1 變異數同質性檢定 Step 1: One-Way ANOVA ( F test ) Step 2: Post-Hoc ( 事後檢定 ) Scheffe

K組獨立樣本: Example 2 Step 1: Kruskal-Wallis test Step 2: Post-Hoc Mann-Whitney U test

相關性資料：二組樣本 N Start 常態假設成立 Y Paired t test Wilcoxon Signed - Rank test

二組相關樣本: Example Paired t test Wilcoxon Signed-Rank test

相關性資料：K組樣本 N Start 常態假設成立 Y ANOVA ( Repeated ) Friedman test

K組相關樣本: Example I Step 1: Friedman test Step 2: Post Hoc Wilcoxon Signed-Rank test

K組相關樣本: Example II Step 1: 單因子重複量數 變異數分析 比較： wk 0 vs wk 1 vs wk 2 vs wk 1 wk 2 wk 3

Linear Regression vs Logistic Regression 比較 Multiple Regression 因變數 Y必須為連續性資料 自變數 注意 事項 可為連續性或類別資料需以虛擬變數 表示（Dummy variable） K個水準的類別資料需設 K-1個虛擬自變數 Ex: 性別（0/1） 1個 血型（A/B/O/AB） 3個 x 1 x 2 x 3 A: ( 0 0 0 ) B: ( 1 0 0 ) O: ( 0 1 0 ) AB: ( 0 0 1 ) Logistic Regression Y必須為類別性資料（是/否） 可為連續性或類別資料需設定參考組 Odds Ratio 95% CI of Odds Ratio P value (Wald statistic) Accuracy of model=85. 9% Nagelkerke R 2

Linear Regression

Linear Regression

Linear Regression

Linear Regression

Logistic Regression

Logistic Regression

Logistic Regression

Logistic Regression

Logistic Regression

Logistic Regression

其他常用之統計分析法 信度分析 Logistic Regression 單變量/多變量線性迴歸 Kaplan-Meier Survival analysis Cox proportional-harzard model

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