課程：(1141)疫苗開發應用統計實務(8180)

本週大綱

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數據的生命週期與描述性統計

統計在研究中的角色。介紹 Google Sheets 環境。數據整理 (Tidy Data) 的重要性；平均值、中位數、標準差(SD)、標準誤(SEM) 的概念與計算。

Workshop: 練習整理一份混亂的資料、在 Google Sheets 中使用 AVERAGE, MEDIAN, STDEV, COUNT 等函數計算統計量。

假說檢定的邏輯 & t-test

從問題到假說。虛無假說 (H0) 與對立假說 (H1)。P-value 的直觀意義：一個介於 0 與 1 之間的「驚訝程度指標」、介紹 t-test：比較「兩組」平均值是否有顯著差異的工具。獨立樣本 t-test 的概念。

Workshop: 在 Google Sheets 中使用 T.TEST 函數，學習輸入參數並判讀回傳的 p-value。

從 p-value 到結論

何謂統計顯著性 (α = 0.05)？如何根據 p-value 與 α 的關係，做出「拒絕」或「無法拒絕」H0 的結論。Workshop: 提供多個 t-test 結果，讓學生練習撰寫標準的統計結論句型。

Google Sheets 綜合演練

期中實作。提供一份新的數據集，要求學生從頭開始：整理數據、計算描述性統計、製作附有誤差線的長條圖、執行 t-test 並寫下完整結論。

安裝 R 與 RStudio

為何要從 Google Sheets 轉到 R？（效率、功能、再現性）。

Workshop: 引導完成 R 與 RStudio 的安裝與環境設定。介紹 RStudio 介面的四個窗格、介紹程式語言的基本概念。

R 的基本語法與物件

變數賦值 (<、向量 (c())、讀取外部資料 (read.csv)。Workshop: 練習基本指令，並成功將先前在 Google Sheets 使用的資料下載為CSV 檔案後讀入 R。

用 R 重現描述性統計

在 R 中使用 mean(), sd() 等函數。介紹 summary() 函數的便利性。Workshop: 使用 R 計算先前數據集的描述性統計，並與 Google Sheets 的結果比對，建立信心。

用 R 重現 t-test

在 R 中使用 t.test() 函數。學習公式語法 (y ~ x)。Workshop: 用 R 重新執行一次 t-test，確認能得到與 Google Sheets 相同的 p-value，並學會解讀 R 的輸出格式。

本週

ANOVA 的時機：當比較超過兩組

為何不能一直做 t-test？多重比較問題。介紹變異數分析 (ANOVA) 的核心思想：比較組間變異與組內變異。One-way ANOVA 的適用條件與其假說。

Workshop: 在 R 中使用 aov() 函數執行單因子變異數分析，並使用 summary() 查看結果。

詮釋 ANOVA 結果 &事後檢定

如何從 ANOVA 表中找到 F-statistic 與 p-value？如果 p < 0.05，它只告訴我們「至少有兩組之間存在差異」，但沒說是誰。需進行事後檢定。介紹 Tukey's HSD (Honestly Significant Difference) test。

期末專案報告

期末實作。提供一份包含三組以上的數據集。要求學生使用 R 從頭分析到尾：數據匯入、執行 ANOVA、必要時做 Tukey 檢定、繪製最終圖表，並撰寫一段完整的結果詮釋。