課程名稱：SPSS ：Logistic Regression 與生存分析進階實戰篇

✅課程定位與目標

• 目標學員：醫學與健康科學研究者、臨床醫師、公共衛生研究人員，以及有數據分析需求的醫學相關從業人員。
• 課程目標：在3 小時內，學會高分 SCI 常見的 Logistic迴歸與存活分析核心技術，快速提升資料分析技能。

✅研究人員常見問題

1：統計分析技術不足，難以提升論文深度與實務價值，發表天花板低

• 很多研究人員對 Logistic 迴歸與存分析的理論了解有限，特別是對高分 SCI 常見的進階分析技術（如 P for trend、Cox ph model)操作不熟，難以成功應用於研究工作。

2：操作容易出錯，影響分析效果

• 設定參數錯誤、資料格式錯誤、解釋結果時不確定意涵，產生挫敗感。

3：分析結果難以解讀，無法轉化為論文中的有效結論

• 研究人員常無法將資料分析結果轉化為 SCI 論文中的結論，特別是在解釋 Odds Ratio、Hazard Ratio、P for trend 、per 1 sd檢定等方面有困難。

本課程針對這些問題，設計高效、易操作之教學流程，聚焦於最實用的技術，帶領學員直接操作 SPSS 軟體，不講過多的理論。

學員將學會高分 SCI 常見的統計分析方法，快速提升資料分析能力。

✅課程亮點

1. 高分 SCI 常見的統計分析技術，一次掌握

• 本課程聚焦於二項和條件 Logistic 迴歸、序位迴歸、P for trend 檢定、Kaplan-Meier 生存曲線、Cox ph model等常見之統計方法，讓學員在 3 小時內學會核心技能。

2. 聚焦實操，SPSS 手把手教學

• 即學即用：課程全程使用 SPSS 演示，講師手把手帶領學員設置、操作、解釋分析結果，確保學員學完後能即刻上手操作。

3. 高效解釋結果，增強論文發表能力

• 重點教學如何解釋 Odds Ratio、Hazard Ratio 及 P for trend，並教學員如何在 SCI 論文中呈現這些結果，讓統計分析結果更有說服力。

✅課程大綱

第一部分：Logistic 迴歸核心技術

• 二項 Logistic 迴歸：簡要概述，教學 Odds Ratio 的解釋與應用
• 在 SPSS 中設置二項 Logistic 迴歸，進行結果解釋與注意事項。
• 條件 Logistic 迴歸：介紹其在配對病例對照研究中的應用
• 講授如何在 SPSS 中進行配對 Logistic 迴歸，並解釋結果
• P for trend 檢定：解釋 P for trend 的意義，展示高分 SCI 常用的趨勢檢定方法
• 展示在 SPSS 中如何進行 P for trend 檢定
• Per 1 sd ：解釋 Per 1 sd 的意義，以及如何執行
• 展示在 SPSS 中如何使用per 1 sd進行與結果詮釋

第二部分：存活分析(survival analysis)核心技術

• 生命表分析實戰
• Kaplan-Meier 生存曲線：介紹 Kaplan-Meier 生存分析與 Log-Rank 檢定，適合於分組的生存率比較
• 在 SPSS 中生成 Kaplan-Meier 生存曲線，並解釋生存曲線的意涵
• Cox proportional hazards model：
• 展示在 SPSS 中如何構建 Cox ph model，並進行多因子分析與HR解釋。
• 展示當X為連續性變數時，如何尋找分組切點，進行組別比較。
• 特別提示：介紹 Hazard Ratio 在臨床應用中的意義，幫助學員理解如何轉化為實際研究結論

✅課程Q & A