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流行病學分析研究方法 (Analytical Epidemiology Study Methods)

世代研究 (Cohort Study)

病例對照研究 (Case-Control Study)

2x2 表格應用

風險評估指標 (Risk Measurement Indicators)

相對危險性 (Relative Risk, RR)

相差危險性 (Attributable Risk, AR)

對比值 (Odds Ratio, OR)

干擾因子與偏差控制 (Confounding Factors and Bias Control)

干擾因子 (Confounding Factors)

控制干擾因子的方法

自我選擇偏差 (Self-selection Bias)

因果關係判定邏輯 (Logic for Determining Causality)

統計與因果的區別

美國公共衛生署五項判定準則

科霍準則 (Henle-Koch Postulates)

疾病自然史與三段五級預防 (Natural History of Disease and Levels of Prevention)

疾病自然史階段

預防醫學架構

衛生統計指標 (Health Statistics Indicators)

學習測驗

測驗：流行病學分析研究方法

測驗：風險評估指標

測驗：干擾因子與偏差控制

測驗：因果關係判定邏輯

測驗：疾病自然史與三段五級預防

課程滿意度調查

課程學習回饋問卷

歡迎來到《流行病學研究：核心概念與偏差控制實務》課程！在當今公共衛生與臨床醫學領域，流行病學扮演著不可或缺的角色。本課程專為希望深入理解流行病學核心概念、研究設計及數據分析的學習者所打造。透過系統化的教學，您將全面掌握世代研究（Cohort Study）與病例對照研究（Case-Control Study）等分析型研究方法，並學會靈活運用 2x2 表格進行數據解讀。

課程內容不僅涵蓋相對危險性（RR）、相差危險性（AR）與對比值（OR）等關鍵風險評估指標的計算與應用，更深入探討研究中常見的干擾因子（Confounding Factors）與自我選擇偏差（Self-selection Bias），並提供實用的控制策略。此外，我們將帶領您釐清「統計相關」與「因果關係」的本質差異，學習應用美國公共衛生署五項判定準則與科霍準則（Henle-Koch Postulates）來建立嚴謹的因果邏輯。

最後，課程將結合疾病自然史與三段五級預防架構，讓您能將流行病學理論無縫接軌至預防醫學實務中。無論您是公衛領域的學生、醫療從業人員，還是對醫學研究有濃厚興趣的專業人士，本課程都將為您奠定扎實的流行病學基礎，提升您的科學實證分析能力！.

歡迎來到《流行病學研究：核心概念與偏差控制實務》課程！在當今公共衛生與臨床醫學領域，流行病學扮演著不可或缺的角色。本課程專為希望深入理解流行病學核心概念、研究設計及數據分析的學習者所打造。透過系統化的教學，您將全面掌握世代研究（Cohort Study）與病例對照研究（Case-Control Study）等分析型研究方法，並學會靈活運用 2x2 表格進行數據解讀。

課程內容不僅涵蓋相對危險性（RR）、相差危險性（AR）與對比值（OR）等關鍵風險評估指標的計算與應用，更深入探討研究中常見的干擾因子（Confounding Factors）與自我選擇偏差（Self-selection Bias），並提供實用的控制策略。此外，我們將帶領您釐清「統計相關」與「因果關係」的本質差異，學習應用美國公共衛生署五項判定準則與科霍準則（Henle-Koch Postulates）來建立嚴謹的因果邏輯。

最後，課程將結合疾病自然史與三段五級預防架構，讓您能將流行病學理論無縫接軌至預防醫學實務中。無論您是公衛領域的學生、醫療從業人員，還是對醫學研究有濃厚興趣的專業人士，本課程都將為您奠定扎實的流行病學基礎，提升您的科學實證分析能力！

流行病學研究：核心概念與偏差控制實務

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        <div class="column">
            <p>流行病學是公共衛生與臨床醫學的基石，旨在透過系統性的研究方法探討疾病在人群中的分布及其決定因素。本課程將深入探討流行病學分析的核心研究設計，包括追蹤特定暴露群體的世代研究（Cohort Study）以及回溯疾病成因的病例對照研究（Case-Control Study）。透過 2x2 表格的實務應用，學習者將掌握如何精確計算相對危險性（Relative Risk, RR）、相差危險性（Attributable Risk, AR）與對比值（Odds Ratio, OR）等關鍵風險評估指標，從而量化暴露因素與健康結果之間的關聯強度。</p>

<p>除了研究設計與數據計算，確保研究結果的真實性與推論的嚴謹性同樣至關重要。課程將進一步剖析干擾因子（Confounding Factors）與各類偏差（如自我選擇偏差）對研究結果的潛在影響，並介紹實務上的控制策略以提升研究品質。此外，我們將探討統計相關與因果關係之間的本質區別，引進美國公共衛生署的判定準則與科霍準則（Henle-Koch Postulates）來建立嚴密的因果判定邏輯。最後，結合疾病自然史與三段五級預防架構，本課程將引導學習者將理論轉化為具體的公共衛生預防策略與衛生統計指標應用，建立全方位的流行病學實務觀念。</p>
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