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傳播研究方法：量化、質化與大數據分析

為了解決資料分析軟體的問題，作者郭良文,吳泰毅,林素甘,陳延昇,王曉華,林淑芳,陳憶寧,劉念夏,葉子婷,諸葛俊,張玉佩,魏玓,張榮顯,曹文鴛,禹衛華,周奕欣,蘭 這樣論述：

　　本書是傳播研究方法中最新穎的入門教材，內容涵蓋量化研究、質化研究與大數據分析。本書集合兩岸四地傳播學者發揮集體創作，在各自擅長的研究方法上，擁有豐富的應用經驗與累積成果。本書配合具體案例說明，詳實而生動的說明不同方法如何解決特定研究問題，特別是介紹了網路的分析應用、大數據採集、可視化技術，以及電腦輔助線上內容分析，這是目前其他研究方法的書籍所沒有的內容。 　　★ 內容豐富：涵蓋研究報告寫作指引、量化研究方法、質化研究方法，以及傳播大數據分析。 　　★ 架構完整：設計兩個專章內容，分別介紹量化資料（相關統計概念）與質化資料（系統歸納過程）的分析方式。 　　★ 反映時代：

加入有關新媒體、網路社群、以及大數據研究方法。 　　★ 易讀易懂：配合相關案例進行方法的解說，並提供名詞解釋、Q&A。  

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臺中市大安區長照事業與地方創生之研究：公私協力觀點

為了解決資料分析軟體的問題，作者陳奕淳 這樣論述：

「地方創生」源自於日本，是日本首相安倍晉三在2014年9月所提出的政策，提出國家戰略層級的地方創生政策，期望解決勞動力減少、人口過度往東京集中及地方經濟發展困境等重要問題。近年來，與日本發展相似的臺灣，也正面臨少子化、高齡化及人口過度集中都會區之問題，行政院於2018年底提出「地方創生國家戰略計畫」，宣示2019年為臺灣地方創生元年，全面展開地方創生相關工作。本研究採取文獻分析、個案研究及深度訪談研究方法，以臺中市大安區長照事業與地方創生體系作為個案研究，為瞭解體系協力過程問題的所在及提出建議策略，以公私協力過程五個構面，包含治理、行政、相互性、互惠信任及組織自主性等作為研究架構，透過文獻回

顧分析與深度訪談蒐集資料，進行相關資料的分析，找出影響中市大安區長照事業與地方創生體系之協力過程問題及影響因素，進而提出結論及相關建議。本研究透過文獻回顧分析與深度訪談蒐集資料，進行相關資料的分析，發現影響臺中市大安區長照事業與地方創生之協力過程，關鍵因素共計11項次構面，經研究發現，公私部門在協力推動大安區長照事業地方創生計畫時，彼此對於協力的目標是認同的，願意透過協力方式推動大安區地方創生計畫，促使地方經濟發展，讓青年返鄉使得地方得以永續經營。在執行困境上，除了推動地方創生涉及許多誇部門的法規，政策訊息宣導不足外，主要是中央政府部門、地方政府部門、服務體系私部門、與社區居民之間的認知差距，

導致整個地方創生計畫走向失敗。大安區長照事業地方創生「公私協力」的運作過程和結果本研究針對研究發現提出下列研究建議：（一）藉由辦理教育訓練，提升地方創生體系夥伴對於相關政策法規的認識、（二）政府部門研擬更具效率的行政流程、（三）私部門應加強吸納在地專業人員，發揮地方主體性、（四）加強與社區居民的溝通，提升居民的參與意願、（五）後續研究者可針對公私協力前提與結果兩部分進行研究，以更深入了解公私協力過程完整樣貌、（六） 後續研究者可增加研究訪談對象，以夠深入了解公部門與私部門夥伴成員對於協力過程之看法與意見。

Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）

為了解決資料分析軟體的問題，作者張甜 這樣論述：

Stata是公認的應用廣泛的專業資料分析軟體之一，因其功能豐富、效率高、操作簡便深受廣大用戶尤其在校師生的青睞。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》先講解Stata的各個操作功能，再通過綜合案例講述Stata在各個行業中的實際應用。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》內容共分為兩部分：首部分（第1-16章）按照統計類型講述Stata的具體應用；第二部分（第17-19章）分行業講述Stata的具體應用。各章均附有與正文部分對應的上機操作習題，目的在於著重培養讀者的動手能力，使讀者在實際練習的過程中能夠快速提高應用水準。 《Stata 統計分析與行業應用案

例詳解（第3版）》面向具備一定統計學基礎和電腦操作基礎的在校各專業學生，以及企事業單位的相關資料統計分析人員。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》特點： 全面解讀Stata在統計分析中的行業應用 以Stata16.0版本為基礎兼顧老版本應用 提供6個多小時多媒體教學視頻 50多個基礎案例及7個大型行業應用案例詳解Stata統計分析方法、思路和分析流程 近60個上機練習讓讀者學練結合，快速掌握Stata統計分析方法 第1章 Stata16．0的基本視窗及管理變數與資料 1．1 Stata16．0窗口說明 1．2 Stata16．0資料檔案的創建與

讀取 1．2．1 Stata16．0資料檔案的創建 1．2．2 Stata16．0資料檔案的讀取 1．3 創建和替代變數 1．3．1 創建和替代變數概述 1．3．2 相關資料來源 1．3．3 Stata分析過程 1．3．4 結果分析 1．3．5 案例延伸 1．4 分類變數和定序變數的基本操作 1．4．1 分類變數和定序變數概述 1．4．2 相關資料來源 1．4．3 Stata分析過程 1．4．4 結果分析 1．4．5 案例延伸 1．5 資料的基本操作 1．5．1 資料的基本操作概述 1．5．2 相關資料來源 1．5．3 Stata分析過程 1．5．4 結果分析 1．5．5 案例延伸 1．6 定

義資料的子集 1．6．1 定義資料的子集概述 1．6．2 相關資料來源 1．6．3 Stata分析過程 1．6．4 結果分析 1．6．5 案例延伸 1．7 本章習題 第2章 Stata圖形繪製 2．1 實例一——長條圖 2．1．1 長條圖的功能與意義 2．1．2 相關資料來源 2．1．3 Stata分析過程 2．1．4 結果分析 2．1．5 案例延伸 2．2 實例二——散點圖 2．2．1 散點圖的功能與意義 2．2．2 相關資料來源 2．2．3 Stata分析過程 2．2．4 結果分析 2．2．5 案例延伸 2．3 實例三——曲線標繪圖 2．3．1 曲線標繪圖的功能與意義 2．3．2 相關資

料來源 2．3．3 Stata分析過程 2．3．4 結果分析 2．3．5 案例延伸 2．4 實例四——連線標繪圖 2．4．1 連線標繪圖的功能與意義 2．4．2 相關資料來源 2．4．3 Stata分析過程 2．4．4 結果分析 2．4．5 案例延伸 2．5 實例五——箱圖 2．5．1 箱圖的功能與意義 2．5．2 相關資料來源 2．5．3 Stata分析過程 2．5．4 結果分析 2．5．5 案例延伸 2．6 實例六——圓形圖 2．6．1 圓形圖的功能與意義 2．6．2 相關資料來源 2．6．3 Stata分析過程 2．6．4 結果分析 2．6．5 案例延伸 2．7 實例七——橫條圖 2．7

．1 橫條圖的功能與意義 2．7．2 相關資料來源 2．7．3 Stata分析過程 2．7．4 結果分析 2．7．5 案例延伸 2．8 實例八——點圖 …… 第3章 Stata描述統計 第4章 Stata參數檢驗 第5章 Stata非參數檢驗 第6章 Stata方差分析 第7章 Stata相關分析 第8章 Stata主成分分析與因數分析 第9章 Stata聚類分析 第10章 Stata最小二乘線性回歸分析 第11章 Stata回歸診斷與應對 第12章 Stata非線性回歸分析 第13章 StataLogistic回歸分析 第14章 Stata因變數受限回歸分析 第15章 Stata時間序列分

析 第16章 Stata面板資料分析 第17章 Stata在研究城市綜合經濟實力中的應用 第18章 Stata在經濟增長分析中的應用 第19章 Stata在ROE與股權集中度之間關係研究中的應用 第20章 Stata在旅遊業中的應用（電子書） 第21章 Stata在原油與黃金價格聯動關係研究中的應用（電子書） 第22章 Stata在農業中的應用（電子書） 第23章 Stata在保險業中的應用（電子書） 前言 Stata是公認的應用廣泛的專業資料分析軟體之一，以功能豐富、效率高、操作簡便而著稱，主要針對經濟、管理、醫學、農學、教育、市場研究、社會調查等多個行業和領域。Sta

ta的視窗具有親和力，使用者自行建立程式時，軟體能提供具有直接命令式的語法，是非常適合進行資料分析的工具軟體。本書在前兩版的基礎上進行了軟體版本升級，通過多個實例詳細介紹Stata16.0在現實生活中的應用。 全書共19章，分為如下兩部分： 第1部分（第1~16章）為Stata的各個操作功能在具體實例中的應用。 第1章介紹Stata16.0基本視窗及管理變數與資料，包括Stata16.0視窗說明、資料檔案的創建與讀取、創建和替代變數、分類變數和定序變數的基本操作、資料的基本操作以及定義資料的子集等。 第2章介紹Stata圖形繪製實例，包括長條圖、散點圖、曲線標繪圖、連線標繪圖、箱圖、圓

形圖、橫條圖、點圖等。 第3章介紹Stata描述統計實例，包括定距變數的描述性統計分析、正態性核對總和資料轉換、單個分類變數的匯總、兩個分類變數的列聯表分析、多表和多維列聯表分析等。 第4章介紹Stata參數檢驗實例，包括單一樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗、單一樣本方差的假設檢驗、雙樣本方差的假設檢驗等。 第5章介紹Stata非參數檢驗實例，包括單一樣本的正態分佈檢驗、兩獨立樣本檢驗、兩相關樣本檢驗、多獨立樣本檢驗、游程檢驗等。 第6章介紹Stata方差分析實例，包括單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、重複測量方差分析等。 第7章介紹Stata相關分析實例，包括簡

單相關分析、偏相關分析等。 第8章介紹Stata主成分分析與因數分析實例。 第9章介紹Stata聚類分析實例，包括劃分聚類分析和層次聚類分析等。 第10章介紹Stata最小二乘線性回歸分析實例，包括簡單線性回歸和多重線性回歸等。 第11章介紹Stata回歸診斷與應對實例，包括異方差檢驗、自相關檢驗、多重共線性檢驗等。 第12章介紹Stata非線性回歸分析實例，包括非參數回歸分析、轉換變數回歸分析以及非線性回歸分析等。 第13章介紹Stata的Logistic回歸分析實例，包括二元Logistic回歸分析、多元Logistic回歸分析以及有序Logistic回歸分析等。 第14章介

紹Stata的因變數受限回歸分析實例，包括斷尾回歸分析和截取回歸分析。 第15章介紹Stata時間序列分析實例，包括時間序列分析的基本操作、單位根檢驗、協整檢驗、格蘭傑因果關係檢驗等。 第16章介紹Stata的面板資料分析實例，包括長面板資料分析和短面板資料分析。 第2部分（第17~23章）為Stata在各個行業中的實際應用。 第17章介紹Stata在研究城市綜合經濟實力中的應用。 第18章介紹Stata在經濟增長分析中的應用。 第19章介紹Stata在ROE與股權集中度之間關係研究中的應用。 第20章（電子書）介紹Stata在旅遊業中的應用。 第21章（電子書）介紹Stata

在原油與黃金價格聯動關係研究中的應用。 第22章（電子書）介紹Stata在農業中的應用。 第23章（電子書）介紹Stata在保險業中的應用。 本書實例經典，內容豐富，有很強的針對性。書中各章不僅詳細介紹實例的具體操作步驟，還配有一定數量的習題，以供讀者學習使用。讀者只需按照書仲介紹的步驟一步一步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。 為了幫助讀者更加直觀地學習本書，編者將書中實例和練習題所涉及的全部操作檔都收錄到本書的下載資源中，分別將素材檔和視頻檔存放到sample資料夾和video資料夾中。前者包含書中涉及的所有Stata原始檔案，後者收錄了書中所有實例和練習題的操作視頻檔。下載資源

可以通過掃描下面的二維碼獲取。 案例素材操作視頻1操作視頻2第20~23章電子書 本書既可作為資料統計分析的培訓教材，又可作為資料統計分析人員的參考書。 編者力圖使本書的知識性和實用性相得益彰，但由於水準有限，書中紕漏之處在所難免，歡迎廣大讀者、同仁批評斧正。   編者 2021年5月  

奈⽶孔⻑⽚段定序⽤於腸道微菌叢之轉譯醫學研究與應⽤

為了解決資料分析軟體的問題，作者洪經勝 這樣論述：

胃腸道對人類生活至關重要，因為它透過消化食物化合物和有選擇地將營養物質輸送到上皮細胞，扮演著身體能量供應者的作用。在這個過程中，共生的腸道細菌會分解利用食物中的營養物質，並通過刺激細胞周轉、粘液形成和蠕動來發揮腸道屏障功能。重要的是，健康的微生物群還能提供對入侵性病原體的抵抗。因此，腸道健康不僅由人體腸道和飲食因素所維持，而且很大程度上是由常駐的微生物群落所支持。在本篇研究中，主要是利用超高壓液相層析儀（UPLC-MS/MS）和長片段定序技術，收集健康組（n=60）、診斷為腺瘤性息肉（n=67）或潛血（n=40）的參與者相比，辨識大腸直腸癌(Colorectal Cancer,CRC)患者（

n=20）的腸道代謝物和微生物群中具有統計學區分的豐富度。從健康參與者到診斷為潛血、腺瘤性息肉的患者，再到 CRC 患者的這些篩選中，發現 9 種腸道細菌（operational taxonomic unit ,OTU）及 8 種腸道代謝物逐漸增加。最後利用 4 種腸道細菌（OTU）與 5 種腸道代謝物建構的隨機森林回歸模型取得了明顯的分類潛力，分別對 CRC 整合篩選出的腸道細菌（Shigella boydii、Streptococcus lutetiensis、Peptostreptococcus stomatis、Enterobacter hormaechei）及代謝物（LPhenyla

lanine、S-Adenosyl Homocysteine、Gibberellin A3、Stearic acid、Allocholic acid）進行整體性運算得到接受者操作特徵曲線（ROC）下的面積（AUC）= 0.915 和腺瘤性息肉的診斷（AUC=0.902）進行區別。這些結果提供了 CRC 和腺瘤性息肉可能作為相關有效性篩檢的標誌物。另外我們同樣的平台收集有糖尿病共病的 CKD 患者（D-CKD）（n=39）、高血壓共病的 CKD 患者（H-CKD）（n=26）或沒有這兩項共病的 CKD 患者（NC-CKD）（n=40）中，與健康參與者（n=60）相比，辨識具其具有統計學區分豐富度

的腸道代謝物和微生物群。再利用統計分析，26 種腸道細菌（腸道細菌（OTU））和 41 種腸道代謝物相對豐度的改變與每個 CKD 患者組特別相關。利用物種、代謝物或其關聯的隨機森林回歸模型構成了一個獨特的分類，以區分高血壓、糖尿病 CKD 患者或無共病症狀的 CKD 患者與健康參與者。NC-CKD 患者找到腸道細菌（Streptococcus pasteurianus、Streptococcus gallolyticus、Streptococcus lutetiensis、Bacteroides stercoris、Clostridium perfringens、Clostridium sau

diense）及代謝物（Arachidic acid、LPhenylalanine、Dihomo-gamma-linolenic acid、N-Acetylputrescine）進行整體性評估計算可以得到 ROC 曲線下的面積（AUC）= 0.962；在 H-CKD 者找到腸道細菌（Subdoligranulum variabile、Enterobacter hormaechei、Escherichia marmotae、Shigella boydii、Citrobacter koseri、Citrobacter cronae）及代謝物（Stearic acid、Amiloride、3,4-D

imethoxyphenylethylamine）進行整體性評估計算可以得到 ROC 曲線下的面積（AUC）= 0.901；在 D-CKD 者找到腸道細菌（Lactobacillus crispatus、Lactobacillus mucosae、Ruminococcus gnavus、Megasphaera elsdenii、Fusobacterium mortiferum）及代謝物（Stearic acid、Glutaric acid、L-Proline）進行整體性評估計算可以得到 ROC 曲線下的面積（AUC）= 0.913，這些結果讓我們找到在健康人和高危人群中可能引起發病機制的相關標

記物，並可用於 CKD 的早期篩查、預防、診斷或個性化治療。人體多種組織或細胞之功能以及相關基因表現，雖已知受到腸道微環境如腸道菌叢與腸道代謝物影響，然而特定腸道菌或代謝產物影響基因表現之調控機制，目前所知仍有限。因此使用前述所建立大腸直腸癌與慢性腎病此兩種病人之腸道菌叢與腸道代謝物圖譜，除了將其應用於疾病預防、篩檢、或治療預後評估外，後續更將於體外細胞模式與動物模式，驗證疾病相關之腸道菌叢或腸道代謝物，在於基因層面的影響機制，進一步確定腸道微環境與上述疾病的因果關係。