附表八範例的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

社會研究法(概要)精萃(含社會統計)

為了解決附表八範例的問題，作者張海平 這樣論述：

　　本書完整收錄近20年各類國家考試之社會研究法相關試題，內容完整涵蓋「社會研究法」、「社會研究方法」、「社會工作研究方法」、「社會調查與研究」等名稱相異、內容雷同之試題，堪為坊間唯一收錄試題適用對象最完整之考試用書。其篇幅精巧，難易適中，極適合國考的考生研習、鑑往知來。本書特色如下： 　　一、定義周延、中英對照 　　本書所涉及的專業術語，一律給予周延而嚴謹的概念定義，全力杜絕望文生義的直覺。重要概念一律標示英文以避免多種譯名的誤解，並竭力註記所有的中文譯名，以供對照。在每章末更對歷年相關名詞解釋做詳解，以消除任何留下想像空間的模糊地帶。 　　二、圖表定位、全書導航 　

　本書依據Walter Wallace所提出的科學之輪（the wheel of science），強制貫穿各個看似分崩離析的章節，並在每章開頭標示個別章節在整體圖像上的定位，以讓讀者建立統整的理解。 　　三、事例齊備、活學活用 　　各章中，以對稱且齊備的方式安排每一環節的應用事例。相較於一般教科書較為艱難與駁雜的事例（雖亦頗有價值），本書為幫助考試而生，自然應安排簡短、切題且不會留有額外想像空間的範例，尤其在社會統計部分，生硬的公式最需搭配簡要事例的解說，本書為此提供最有效率的認知捷徑。 　　四、試題索引、鉅細靡遺 　　本書以多種方式將試題融入學習當中。在各章末尾收錄相關之選擇題、申論題

及名詞解釋題（來自所有科別之試題），進行破題指導與解析。 　　五、歷屆試題、鑒往知來 　　書末蒐納至111年試題，期能幫助讀者瞭解命題核心及掌握趨勢。

孝道西遊：孝經翻譯與歐洲漢學的源起

為了解決附表八範例的問題，作者潘鳳娟 這樣論述：

「一部文本解釋和翻譯史的極佳範例。」 ——鐘鳴旦（比利時魯汶大學漢學系教授） 　　《孝道西遊》以十八至十九世紀的六個《孝經》翻譯為個案， 　　依時序解析西方傳教士與漢學家如何在不同譯本中各自表述， 　　並隨著相異的時代背景，展現出對於中國文化多樣的詮釋， 　　由此探索中歐雙方的學術變化與相互迴響的文化效應， 　　也為歐洲漢學的源起與流衍提供了新穎的理解視角。 　　兩百年間，《孝經》經典以不同語言和不同詮釋方式，在其他文化中出版與流傳。「被翻譯的孝道」彷彿具有新生命一般，以「新作」之姿，引導不同時期的西方讀者探入該經典所欲傳達的深層理念。 　　本書藉在不同脈絡中被翻譯的譯本，追溯出一個

西方重新建構中國禮儀的核心——孝道——的知識體系，並以此翻譯史的研究為基底，建構了具共時性與歷時性的經典翻譯研究模式。 　　而基於近代傳教士對中國的研究與翻譯，進而建立起來的國際漢學，作者也就其方法論與學科性質提出反思，並倡議一種作為「第二序」的國際漢學研究。 　　書中收錄六種譯本全文與中文原文的對照表，在這些跨文化的翻譯歷程中的譯本，可一覽其內容與進路各自的傳承性和衍異性。

利用逆運算疊代法從心臟疾病患者之臨床數據預測疾病嚴重程度及毛地黃藥物治療的有效血中濃度

為了解決附表八範例的問題，作者林雅惠 這樣論述：

本研究是運用逆運算法評估心臟衰竭病患的臨床數據，預測疾病嚴重程度及藥物治療之有效血中濃度的廣泛性評估方法。希望建立一套科學數據運算模型，應用於非侵入性預測疾病嚴重程度及服用毛地黃 ( Digoxin ) 前就能預測病患的毛地黃藥物治療的有效血中濃度，使臨床醫師做為開立處方之依據。先將405例冠狀動脈疾病患者的臨床資料包括年齡(Age)、體表面積(BSA)、低密度膽固醇(LDL)、平均血壓(MAP)、飯前血糖(Glucose AC)、心肌旋轉蛋白I ( Troponin I ) 及C反應蛋白(CRP)，用29項係數制定一個一階非線性方程式，再經由STATISTICA 7.0軟體進行逆運算疊代法

演算來預測其血管狹窄程度(心臟解剖分數)，與患者冠狀動脈實際狹窄程度進行相似性分析及29項係數間的關係分析。並由另一組105位相似條件患者進行驗證，最終損失函數值(Φ)和決定係數(R2)分別3.18和0.9464且變異數為 89.58% ，所以實際和預測值間具有高的吻合度，在405例資料庫及105例驗證中實際值和預測值間決定係數(R2)分別為0.8958及0.8314。而因子中以低密度膽固醇、年齡和體表面積的影響度較大，且年齡 與C反應蛋白 有強的交互作用。其次收集322例心臟衰竭疾病患者臨床之重要因子，體表面積(BSA)、血清尿素氮(BUN)、肌酸酐(Creatinine)、鈉離子濃度、鉀離

子濃度、鎂離子濃度、平均動脈血壓等與Digoxin血中有效濃度相關因子。並將上述整合成一個二十九項的一階非線性方程式，再經由STATISTICA 7.0軟體進行逆運算疊代法演算於服用前就能預測病患服用後的Digoxin有效血中濃度。再經由另一組105位相似條件患者進行驗證，最終損失函數值(Φ)和決定係數(R2)分別為 4.14和 0.9497 而變異數為90.20% ，相同的實際值和預測值間具有相當高的吻合度，在322例資料庫及105例驗證中實際值和預測值間決定係數(R2)分別為0.9027及0.9147。這表示這七個危險因子對評估心臟衰竭病患的臨床數據預測服用毛地黃後之有效血中濃度程度都會造

成影響。且得知因子中以血中尿素氮、肌酸酐和體表面積的影響較大，而且又以血中尿素氮、肌酸酐與鈉離子濃度交互作用及血中尿素氮與鉀離子濃度交互作用的影響較為重要。所以運用科學數據運算模型，應用於非侵入性預測疾病嚴重程度及於服用毛地黃前就能預測病患有效血中濃度是準確可行的，能快速準確診斷疾病的嚴重程度及準確掌握藥物治療的有效血中濃度以達防止中毒的副作用產生，嘉惠心臟衰竭和心房纖維顫動之患者。