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excel中位數標準差的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳冬友,楊玉坤寫的 基礎統計學(四版) 和高橋信,鄉和貴的 文組都會的簡明統計學都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自五南 和楓葉社文化所出版 。
臺北醫學大學 護理學系碩士班 周桂如所指導 黃雯鈺的 光照療法對失智症老人之認知功能及憂鬱程度之成效探討 （2020），提出excel中位數標準差關鍵因素是什麼，來自於失智症、光照療法、認知、憂鬱。
而第二篇論文國立臺北教育大學 社會與區域發展學系碩士班 張榮富所指導 彭于庭的 模擬2035年臺北市擇偶機會的研究 （2018），提出因為有 年齡偏好、欲求區、相配區、擇偶機會、被接受度的重點而找出了 excel中位數標準差的解答。
基礎統計學(四版)
為了解決excel中位數標準差 的問題，作者吳冬友,楊玉坤 這樣論述：
本書內容有三大單元, 共計十六章 (1) 敘述統計: 第一章 ~ 第四章 (2) 基礎機率: 第五章 ~ 第八章 (3) 推論統計: 第九章 ~ 第十六章 本書適合作為各科系所之統計學應用統計學之教科書, 也適合作為專题研討 講習或實務進修課程之教材。 習題解答及補充資料，請至五南官網www.wunan.com.tw 輸入書號1H28，即可找到下載處。
光照療法對失智症老人之認知功能及憂鬱程度之成效探討
為了解決excel中位數標準差 的問題，作者黃雯鈺 這樣論述：
目的：失智症為一種腦部漸進性退化性疾病，除了認知功能的障礙以外-也常會出現認知退化及憂鬱等症狀發生，造成照顧者照護困難的主要因素，臨床除藥物治療外，因應長照政策相關推行，對於減緩照顧者之壓力，非藥物等相關輔助治療措施也顯得格外重要。本研究主要目的藉由光照療法探討床運用對失智症老人認知功能與憂鬱現象有無影響。方法：總計進行6次資料收集，包括介入措施之前、中、後、1、3、6個月之成效比較。主要成效指標為整體認知功能，測量工具為簡易智能狀態量表MMSE；次要成效指標為失智症老人憂鬱狀態，測量工具為老人憂鬱量表(GDS)。本研究納入符合對象，實驗組及對照組各計30人。將所有資料經己檢查內容無誤後輸入
excel軟體建檔以SPSS 22.0進行資料分析描述性統計分析以個位數、百分比、平均值及標準差等方式呈現推論性統計分析採用獨立樣本t檢定及廣義估計方程式(Generalized Estimating Equation)處理追蹤性資料。結果：本研究介入對失智症老人認知功能成效結果顯示，實驗組在進行光照療法第五週中測(p=.001)、第十週立即後測(p=.001)及光照療法後測一個月(p=.003)的統計上具顯著差異；其中定向感在進行光照中測(p=.001）、第十週立即後測(p=.001)及光照療法後測一個月(p=.040)的統計上具顯著差異以及延遲回憶在介入光照療法後中測(p= .037)統計
上具顯著差異。另外老人憂鬱程度顯示實驗組在介入光照中測第五週(p=.014)光照後測第十週(p=0.00)以及光照一個月後測(p= 0.00)統計上均具顯著差異。結論：光照療法有助於改善失智症老人憂鬱現象及認知功能退化，建議臨床照護人員應加強熟悉光照療法的機轉、使用時間等並可增加樣本數，做長期持續性規劃，以提供老人完善的照護模式。
文組都會的簡明統計學
為了解決excel中位數標準差 的問題，作者高橋信,鄉和貴 這樣論述：
難倒大多數人的統計學，終於推出文組專用「翻譯書」！ 就由擅長將「希臘符號」翻譯成「人話」的老師， 不必與數學公式纏鬥，也能一點就通！ 近年來，隨著大數據、廣告投放、後端程式語言等逐漸形成產業趨勢，「統計學」也開始蔚為顯學。 可是，對於大部分的文組人來說，光看到數字就想退避三舍；若再提到「統計學」三個字，可能就立刻破門竄逃了吧？ 「雖然想試著翻入門書，但只要瞄到像間諜暗號的公式後，就反射性地把書閤起來了。」 「聽說統計學很熱門，可是具體來說，究竟能實際應用在哪些地方呢？」 「學會數據分析和統計，是不是就能幫我分析股票，順利賺大錢？」 所有關於統計學的基礎提問，
就讓擁有多家企業與大學舉辦講座經驗的專家──高橋信老師，與腦洞開很大的文組學生──鄉和貴，透過問答的形式，帶領各位一步步熟悉統計學的世界吧！ ◆第1天：歡迎來到統計學的世界 相信對大部分人來說，數學絕對排得上學生時代前三名的噩夢科目。 奠基在數學之上的統計學，豈不就是更為棘手的惡魔存在？ 課程最初，讓我們先打破心理阻礙，首先弄清楚統計學究竟是一門什麼樣的學問。 認識統計學的用途，建立目標，我們才能保持清晰的腦袋實踐學習計畫。 ◆第2天：千萬別被「模擬調查」牽著鼻子走 在資訊爆炸的時代，五花八門的抽樣調查、政治人物的支持率統計，哪些是有憑有據的資訊，哪些是道聽途說
，在在考驗我們的「數據素養」。 提升數據素養的第一步，就是建立起對「隨機抽樣調查」的基本認識。 學會第2天的內容，就知道如何分辨日常生活中值得信賴的統計調查！ ◆第3～4天：掌握資料的感覺 統計的第一步是收集資料，而資料又能區分「數值資料」與「類別資料」。 從第3天開始，我們會稍微接觸數學層面，重溫一下學生時代學過的「中位數」、「標準差」與「變異數」等數值，以及它們在統計學中占有如何的重要性。 ◆第5天：使資料視覺化呈現 這一天將會介紹各種分析方法的基礎知識，首先從具代表性的圖表──「直方圖」與「機率密度函數」開始，透過這兩種工具，深化掌握資料的直覺。 同時
我們也會了解生活中常聽到的詞──常態分布，究竟是什麼意思。 ◆第6～7天：課堂練習！實際挑戰分析資料 如何根據樣本資料估計母體？如何推導信賴區間？還有樣本數究竟要多少，才能得到值得任賴的統計結果呢？ 讓我們透過最後的兩天練習課，試著做資料分析的練習，為你的統計學習挑戰畫下一個戰果豐厚的結尾吧！ 從學生時代就不擅長數學、出社會後也依舊與數學絕緣的人，有辦法從零學會統計學嗎？ 本書的文組人代表，藉由七天扎實的親身體驗告訴你──真的有可能！ 統計學是一門深奧的學問，卻也是一座取之不盡的寶庫。 歡迎各位有志探索這座寶庫的文組人，就從本書開始，解密以前都看不懂的希臘文暗號
！ 本書特色 ◎全書架構劃分為7天的課程，採老師與學生一來一往的對話形式，帶領讀者一天天熟悉統計的感覺。 ◎重要的公式與計算的過程，都會用顏色框特別標註，就像課堂板書一樣一目瞭然。 ◎每堂課的最後都有內容回顧，幫助你快速掌握重點，加強記憶學習更有效率。
模擬2035年臺北市擇偶機會的研究
為了解決excel中位數標準差 的問題，作者彭于庭 這樣論述：
摘要本研究目的在探討2035年的擇偶年齡偏好上下限的不變，樣本社群的人口結構改變時對擇偶機會的影響以及性別之間的差異。研究一與錢純儀（2019）共同合作得出，以臺北市擇偶網站中臺北市的單身會員資料作為樣本取樣，分析2018年逐歲年齡層的男女擇偶者年齡偏好的上下限。研究結果為顯示:一、擇偶時的男性擇偶者會隨著自身年齡愈增長，年齡偏好比自身年輕的女性。二、年輕的女性擇偶者較偏好比自身年長的男性，但女性不論自身的年齡，都可以接受比自身年齡小的男性擇偶者。根據與錢純儀（2019）共同合作得出研究一的結果設定為研究二模擬人士的擇偶年齡偏好上下限，再將逐歲模擬人士與研究者自行推估出的2035年高低推估人
口結構的樣本社群進行模擬配對，與2018年比較未來2035年男女擇偶時年齡被接受度的差異。研究結果顯示：一、雖然2035年的高推估或低推估樣本社群所得出的年齡被接受度差異不明顯，但人口結構改變對男女的年齡欲求區是有影響需求變大，但在相配區擇偶者的年齡偏好上下限不變，所以顯示人口結構的改變會對男女年齡被接受度產生較低的影響（研究者的猜測之下）；未來是有希望的只要年齡偏好的上限放寬。二、不論在2035年的高推估或低推估樣本社群之下，年輕男性都比年輕女性有更高的年齡被接受度，這與一般少子化性別不均，所得出的女性擇偶機會優於男性的印象剛好相反。