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活動摘要：
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公衛流行病學-王瑋老師上課囉！
【德國恐面臨第二波武肺疫情？解禁不到一週基本傳染數驟升】
德國確診人數突破17萬，7千多人病故。當地基本傳染數R0值上週降到0.65，當局逐步解禁。
然放寬禁令還不到一週，R0值升到1.1，也就是說每1個確診患者平均約感染超過1人。
民視新聞(2020/5/12)
衡量病毒傳播能力的最重要指標是基礎再生數（Basic Reproductive Number，簡稱R0），
代表一位感染者在傳染期間，期望感受到的新病例數。所以當
R0>1代表傳染流行會繼續傳播下去
R0=1代表目前流行呈現穩定情況
R0<1代表傳染流行已將減緩
R0的估算通常是藉由三個主要參數的函數，包括宿主接觸率、接觸時感染的機率、以及感染個體持續傳染時間。
但R0不會是固定不變的數值，人與人或與媒介之間的交互作用隨著時空而變化，R0亦會跟著改變。
所以推動維持社交距離、戴口罩避免接觸，隔離檢疫切斷傳染途徑、環境消毒、提高個人免疫力，
皆是有效於降低R0的方法。
公衛生物統計學-王瑋老師上課囉！
【假設檢定的決策為何不是「接受虛無假設」呢？】
在假設檢定過程中，虛無假設與對立假設為兩個互斥的敘述，其中對立假設代表的是研究者想要驗證之事，而我們將樣本的資訊帶入虛無假設中，想要驗證其為錯誤的假設，所以當我們拒絕虛無假設時，
進而可以得到對立假設是正確的結論。
根據Karl Popper「猜測與否證」所論科學論證皆是需要採用否證的觀點，我們所提出的假說，
通常會受限於個人過去的經歷或是背景。如果研究者一直採用正面證實的看法，就會容易只注意到
符合所提假說的部份現象，而容易忽略與假說相反的事實，所以採取正面證實態度較容易相信錯誤的假說，
故找尋與假說相反的現象，如此較能夠避免錯誤的結論。
再者當我們無法拒絕虛無假設時，只是現有資訊無法否定其敘述，但並不代表虛無假設必定為真。以平均數獨立
樣本T檢定為例，當不拒絕虛無假設，我們僅能下結論為沒有顯著的證據說兩個母群體平均數不相等，但不代表
兩個母群體平均數一定相等的結論。
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