meta analysis定義的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

兼容美學與音樂評論：哲學路徑、批評方法與實踐

為了解決meta analysis定義的問題，作者曾毓芬 這樣論述：

　　本書以《兼容美學與音樂評論 — 哲學路徑、批評方法與實踐》為名，顧名思義，全書撰寫的精神乃是從興起於二十世紀末、繼續在二十一世紀深化發展的兼容美學思維出發，而最終將落實於音樂的實踐。期望這部歷經歲月蘊化過程而誕生的美學專書，不但具現作者個人音樂思惟的縱橫阡陌，更能讓讀者在其中聽到時光中的樂音流瀉，看到生命的存在亮光。

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利用漢明距離偵測單一核苷酸多型性之群聚與單一核苷酸多型性集合之相關性檢定

為了解決meta analysis定義的問題，作者王彥雯 這樣論述：

在生物科技快速發展的現代，許多人嘗試要透過遺傳相關的研究找出疾病發生的先天個人因素，用以解釋發病原因在類似環境因素下仍存在的人與人之間的差異。在常見的病例對照研究(case-control study)中，遺傳性相關研究(genetic association study)會透過檢視病例組(case)與對照組(control)的單一核苷酸多型性(single nucleotide polymorphism, SNP)的差異來探討與疾病有關的基因標記(marker)或致病基因(causal SNP)，試圖找出可能與發病有關的遺傳位點。針對這類型的研究，目前統計方法著重於發展標記集之檢定方法(m

arker-set analysis)，如：單一核{Kaiti 苷}酸多型性集合之分析(SNP-set analysis)，因此類型方法的檢定力(power)較好，且又可同時考慮一群單一核苷酸多型性彼此之間的交互作用。而目前這類型的方法，多是聚焦於事前已經決定好之集合，或是利用滑動視窗(sliding window)的方式將整個染色體分成小區段進行檢定，尚無在先驗資訊未知之下先定義出集合再進行檢定之方法。因此，在本研究中，將以單一核苷酸多型性之集合的角度出發，先透過群聚分析(cluster analysis)定義出單一核苷酸多型性之集合，接著再利用此集合進行遺傳相關性檢定。在研究者沒有任何先驗

知識(prior knowledge)之下，我們提出一種利用漢明距離(Hamming distance)為單一核苷酸多型性之間相似度測量(similarity measure)的階層式分群演算法(hierarchical clustering algorithm)，配合最大差異性樹狀圖(dendrogram)節點(node)的篩選，定義出單一核苷酸多型性之集合；之後，一樣利用漢明距離，比較病例組與對照組間在此單一核苷酸多型性之集合上的差異性，利用此差異在組內(within group)與組間(between group)分佈的不同創造出新的統計量進行統計檢定(Hamming distance-

based association test, HDAT)，針對常見變異(common variants)與罕見變異(rare variants)的特性差異，本研究中也分別提出兩種不同的檢定統計量用以進行遺傳相關性檢定，此統計量為U-statistic的一種，本研究中也推導出其相關之統計性質與大樣本理論。在實際資料的應用上，所提出的分群演算法可以正確定義出恰當的分群結果，且與其他方法相較，是較有效率的演算法，可以花費較少的時間得到分群的結果，此方法不僅適用於遺傳的資料，也可應用於類別型態的資料(categorical data)；從一些模擬實驗來看，所提出的分群演算法配合最大差異性樹狀圖節點的

篩選，可以正確地將有相關性的單一核苷酸多型性(correlated SNPs)分成一群，而排除沒有相關的單一核苷酸多型性。針對HDAT，在常見變異的部分，從一些模擬結果也可看出，不論訊雜比(signal-to-noise ratio)為多少（與疾病有關的單一核苷酸多型性和與疾病無關的單一核苷酸多型性的比例）、樣本數大小為何、集合中的單一核苷酸多型性是否對疾病具有一致的影響力(effect)都可以有不錯的檢定力(power)，型一誤差(type I error)也可以控制在一定的範圍內；此外，也針對WTCCC研究中的冠狀動脈心臟病(Coronary artery disease, CAD)的資料

進行分析，先進行群聚分析後再進行相關性檢定，可以找出一組單一核苷酸多型性之集合與疾病有關，此集合中的四個單一核苷酸多型性也曾在文獻中被提到與冠狀動脈心臟病有相關。在罕見變異的部分，從模擬的結果也可看出，不論訊雜比(signal-to-noise ratio)為多少、樣本數大小為何、病例組與對照組樣本數比例為何都可以有不錯的檢定力，型一誤差也可以控制在一定的範圍內。本研究中所提出的分群演算法可以找出單一核苷酸多型性潛在的群聚特徵，並依照此分群結果進行HDAT相關性檢定能得到更佳的檢定力；不論從模擬研究的結果或實際資料的應用上來看，所提出的方法都可以有不錯且穩定的表現。此外，本研究同時針對Hamm

ing distance的統計性質進行進一步的討論。然而，本研究中所提出的HDAT在分析常見變異時，若病例組與對照組樣本數不相等，表現較不如其他統計方法，針對此問題，檢定統計量需要進行一些改良；而如何將其他非類別型態的疾病相關因子納入考慮，也是另一個重要的議題。

人工智慧(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整合：應用STaTa分析

為了解決meta analysis定義的問題，作者張紹勳,張任坊 這樣論述：

　　●國內第一本解說STaTa ——多達45 種貝葉斯迴歸分析運用的教科書。 　　●STaTa+AI+Bayesian超強組合，接軌世界趨勢，讓您躋身大數據時代先驅。 　　●超強統計軟體STaTa，簡單易懂，功能齊全，廣獲肯定。 　　●結合「理論、方法、統計」，讓讀者能精準使用Bayesian迴歸。 　　●內文包含大量圖片示意，配合隨書光碟資料檔，實地演練，學習更有效率。 　　5G時代的來臨，聯手(AI)人工智慧邁入嶄新紀元，未來可預見日常將出現更密集的AI科技，更可能改變產業型態、生活體驗，甚至是人類的思考模式。 　　AI又稱機器智能，迄今已是一門顯學，屬於自然科學和

社會科學的交集。其中機器學習演算法及Bayesian後驗機率等貝氏推論，不僅適合傳統科學研究法，更適合於當今大數據(big data)時代的來臨。 　 　　本書詳細說明STaTa運用中，45種Bayesian迴歸，以及實務上已非常成熟的AI統計應用技術，可供人工智慧、機器學習等自然科學和社會科研究者使用。內文包含大量圖片示意，搭配隨書附贈光碟，簡潔易懂，學習效果更顯著。  

病情複雜性與時間充裕性對門診藥師角色認知影響之研究

為了解決meta analysis定義的問題，作者賴冠名 這樣論述：

由於整體環境的快速改變與全民健保制度的實施，使民眾有更多元且富彈性之就醫選擇，台灣的醫療產業市場競爭愈趨激烈，因此，醫療產業逐漸引進企業經營管理的理念，開始著重整體形象與服務品質，以提升顧客滿意度將病患。 本研究將以中區醫院為例，將針對病情複雜性與時間充裕性來探討病患是否會因為此兩變數而對於門診藥師的期望有所影響，運用情境分析法(Scenario Analysis)，以病情複雜性與時間充裕性此兩構面來建構病患與藥師可能發生的情境，全面實施問卷調查，評估病患與藥師之間的認知差異。研究發現如下：(1)從病情複雜性層面而言，病患會因病因複雜程度的影響，而對專業門診藥師之信心而產生影響。在時間

充裕性低時，病情複雜度高的病患對於專業門診藥師之信心、合作與期望是高於病情複雜性低之病患；在時間充裕性高時，病情複雜性低之病患對於專業門診藥師之信心、合作與期望是高於病情複雜性高之病患。(2)從時間充裕性層面而言，病患對於專業門診藥師之信心會因時間充裕性而產生影響，且是正向的影響，即是當時間充裕性愈高，則病患對於專業門診藥師之信心愈高；反之，則亦然。在病情複雜性高時，時間充裕性高的病患對於專業門診藥師之信心、合作與期望會高於時間充裕性低之病患；在病情複雜性低時，時間充裕性高的病患對於專業門診藥師之信心、合作與期望是高於時間充裕性低之病患。(3)病患對於專業門診藥師之期望，與病患之信心呈現正向的

影響。即是當病患之信心愈高時，對於專業門診藥師之期望便是愈高；反之，則亦然。病患與專業門診藥師之合作意願，與病患之信心呈現正向的影響。即是當病患對於專業門診藥師之信心愈高時，與之合作的意願便愈高；反之，則亦然。故，當病患對於專業門診藥師之信心與其期望與合作呈現出正向的關係。