選擇統計方法 (目錄)

用Python做生醫資料科學
 (Biomedical Data Science using Python)

***************************  第一段: 起手式  ******************************
套路0: 安裝Python
套路1: Python快速入門
套路 2: 測量資料的重心 (Measures of Central Tendency)
套路 3: 測量資料的變異度 (Measures of Variability and Dispersion)
套路 4: 機率分布 (Probability Distributions)

***************************  第二段: 比較平均值、中數  ***************************
套路 5: 單一樣本Z檢定 (One-Sample Z test，parametric)
套路 6: 單一樣本t檢定 (One-Sample t test，parametric)
套路 7: 單一樣本Wilcoxon signed-rank 檢定 (One-Sample Wilcoxon signed-rank test，non-parametric)
套路 8: 兩組獨立樣本Z檢定 (Two-Sample Z test，parametric)
套路 9: 兩組獨立樣本變異數相同t檢定 (Two-Sample t test with equal variances，parametric)
套路 10: 兩組獨立樣本變異數不相同t檢定 (Two-Sample t test with unequal variances，parametric)
套路 11: 兩組獨立樣本Mann-Whitney U 檢定 (Two-Sample Mann-Whitney U test，non-parametric)
套路 12: 兩組成對資料t檢定 (Paired t test，parametric)
套路 13: 兩組成對資料Wilcoxon signed-rank檢定 (Wilcoxon signed-rank test for paired samples，non-parametric)
套路 14: 比較多組相同變異數獨立樣本平均值檢定 (One-Way Analysis of Variances，One-Way ANOVA，parametric)
套路 15: 比較多組不同變異數獨立樣本平均值檢定 (Welch's Test for Analysis of Variance，parametric)
套路 16: 比較多組獨立樣本中位數檢定 (Kruskal-Wallis H-test，non-parametric)
套路17: 雙因子變異數分析 (Two-Way ANOVA)
套路18: 三因子變異數分析 (Three-Way ANOVA)

***************************  第三段: 比較變異數  ******************************
套路 19: 比較兩組獨立樣本變異數檢定 (Comparing Two Sample variances，parametric and non-parametric)
套路 20: 比較多組獨立樣本變異數檢定 (Comparing Multi-Sample variances，parametric and non-parametric)

************************  第四段: 比較比例、二變量分析  ************************
套路21: 單一比例檢定 (One-Proportion test)
套路22: 比較兩組比例 (Comparing Two-Proportions)
套路23: 比較多組比例 (Comparing Multiple-Proportions)

******************************  第五段: 相關係數   ******************************
套路24: 皮爾森相關係數 (Pearson correlation coefficient)
套路25: 斯皮爾曼等級相關係數 (Spearman's rank correlation coefficient)
套路26: 肯德爾等級相關係數 (Kendall tau rank correlation coefficient)

******************************  第六段: 回歸   ***********************************
套路27: 簡單直線回歸 (Simple Linear Regression)
套路28: 多元線性回歸分析 (Multiple Linear Regression)
套路29: 多項式回歸分析 (Polynomial Regression)

****************************  第七段: 類別資料分析   *****************************
套路30: 卡方適合度檢定 (Chi-square Goodness of fit test)
套路31: 其他多種適合度檢定 (Goodness of fit test)
套路32: 列聯表: 卡方獨立檢定 (Contingency Table: Chi-square Test of Independence)
套路33: 列聯表: 獨立檢定 (Contingency Table: Test of Independence)
套路34: 費雪正確性檢定 (Fisher's exact test)

******************************  第八段: 資料視覺化  ******************************
套路35: 使用python畫大餅圖 (Pie Chart using python)
套路36: 使用Python畫盒鬚圖 (Box Plot using Python)
套路37: 使用Python畫帶狀圖 (Stripplots using Python)
套路38: 使用Python畫Swarm圖 (Swarmplots using Python)

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