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《解碼政府採購系列》開審決大白話

為了解決才數計算公式的問題，作者台大醫院總務室團隊 這樣論述：

　　神救援！開標現場一本通！ 　　地表最強採購實務名師梁靜媛教你採購！   　　採購人寫採購事   　　在開標現場任何的採購狀況發生、開標主持人的採購決定，面臨重大異常關聯、廠商現場的質疑與事後異議、申訴的處理，對機關與採購人員，都是一種壓力！「師父領進門，修行在個人」，採購人員取得證照後，面對上述採購實務充滿無法言語描述的迷惘、未能及時尋得最適法規的煎熬，心中感到「書到用時方恨少」的宭境，殷切期盼能有一盞明燈，成為採購人員腳前的燈、路上的光，引導採購人員平安、穩妥的完成每一次採購案。   　　沒有高深的採購策略，只有紮實的採購技術   　　本書由專業又具備豐富實務經驗的臺大醫院梁靜媛主任

帶領總務室編緝團隊透過採購過程有關「開標」、「審標」、「決標」及「爭議處理」等篇章，編彙實務上常見問題及參考解析、相關函釋，殷盼透過本書縮短讀者適用法規投石問路的過程，期盼培養更多採購專業人員。

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穿孔型金屬遮陽板應用於外牆的隔熱性能研究

為了解決才數計算公式的問題，作者潘非 這樣論述：

近年來在建築外牆表面安裝「穿孔型金屬遮陽板」或「擴張網」的案例逐漸增加，在美化建築的同時也期望能提升建築外牆隔熱性能。穿孔型金屬遮陽板可以在許多新蓋的公寓住宅或是辦公大樓的立面設計上看到。此外，內政部營建署已訂定「都市危險及老舊建築物加速重建條例」，期望透過簡單快速的流程重建老屋，並享有危老條例獎勵，包含容積獎勵、減免賦稅等優惠，讓老舊的建築視需要透過危老重建、都市更新或老屋更新等方式進行改造。穿孔型金屬遮陽板更是許多建築師在設計建築立面或是立面整修時常用的手法。通過實測數據發現穿孔型金屬遮陽板的隔熱效能並不顯著。原因是遮陽板為金屬材質其導熱速度快，在不通風的環境下遮陽板與牆體間空氣蓄熱，導

致牆體吸收了更多熱能。穿孔型金屬遮陽板需在通風良好的環境下才能發揮其隔熱效能。低開孔型遮陽板（10%-20%）理論上具備良好的隔熱性能，但因空氣蓄熱問題在日射最強時段，有遮蔽試體熱流不降反增；10%增加了1.16[W/m²]、20%減少了2.04[W/m²]。低開孔型遮陽板內外表面溫差效果顯著;10%減少了2.82°C、20%減少了3.05°C。中開孔型遮陽板（30%-40%）與無遮蔽牆體比較雖熱流均有下降但並不顯著， 30%減少了1.83[W/m²]、40%減少了1.32[W/m²]。內外表面溫差不受空氣蓄熱影響；30%減少了2.74°C、40%減少了2.40°C。高開孔型遮陽板（50%-6

0%）雖理論上其隔熱性能並沒低開孔型遮陽板佳，但在實測數據中發現日射最高時段：50%減少了0.04[W/m²]、60%減少了0.86[W/m²]。內外表面溫差50%減少了2.32°C、60%減少了1.91°C。六組實測數據中並未發現熱流的高低與穿孔率有直接的關係。但穿孔率的多寡會影響牆面外表面溫度。理論值通過覆蓋面積、開孔面積以及材料熱導係數計算遮陽板的隔熱方式並不適用。在實際應用上許多條件如通風、遮陽板材質特性將影響其隔熱效能。理論值中並未發現外遮陽的導熱特性對其隔熱效能有直接的關係，理論值與實測值有著很大的差異。本實使用建築耗能模擬軟體eQuest，模擬一辦公型建築在台灣不同地區氣候（台北

、台中、高雄）條件下的全年冷房熱負荷量。在建築外墻Ui值每下降0.5[W/m²K]的情況下，模擬數據顯示各地區全年冷房熱負荷量下降均小於3%。

今天能賣多少球?從冰淇淋店輕鬆學超有趣的統計學!

為了解決才數計算公式的問題，作者向後千春,冨永敦子 這樣論述：

　　～亞馬遜4.4星好評，統計小白也大推的入門書～ 　　從冰淇淋的消費情形，秒懂統計的Keyword！ 　　大學生小愛是冰淇淋連鎖店的工讀生，並且被分配到一家即將開幕的店。 　　店長想趁著新開幕的氣勢衝高業績，可是卻面臨了兩個難題，那就是── 　　到底會有多少客人來光顧？需要請多少位工讀生呢？ 　　小愛受店長所託，打算利用規模差不多的分店銷售統計，利用「日期」與「顧客人數」的關係，預測顧客人數大概落在200～700。 　　可是，這麼粗略的估計數字，讓店長忍不住抱怨一點意義都沒有。 　　「天氣一熱，應該就有很多人想吃冰淇淋吧！不能從最高氣溫來推測嗎！」 　　那麼，要如何從

「最高氣溫」與「顧客人數」的關係，來預測新店的人數呢？ 　　◆◆提升數據分析力，掌握統計觀念是關鍵◆◆ 　　現代社會充斥大量的資料，小自學生報告、大至市場競爭力分析，我們經常需要藉由問卷調查、實驗等方式收集數據資料，接著展開分析，根據分析結果做出結論。 　　可以說，無論身處學校或職場、不分學生與上班族，統計學已然是現代人必備的常識。 　　然而，對不諳數學的人來說，有什麼管道能夠無痛學習統計學？ 　　本書正是專為所有頭痛不已的初學者而編著，透過沉浸式的學習，懂得以統計觀念解開日常情境的難題。 　　Part 1高度相關，還是低度相關？ 　　統計關鍵字►散佈圖、相關係數、離群值、無相關檢定 　　

幸虧有最高氣溫和顧客人數的散佈圖，才能順利預測開幕當天的顧客人數。不過從散佈圖來看，感覺每筆資料分布得有點「零散」？這樣之前從最高氣溫來判斷顧客人數的做法，到底是預測準確，還是剛好瞎猜到的呢？ 　　Part 2希望從最高與最低氣溫預測人數！ 　　統計關鍵字►偏相關、迴歸係數、複迴歸 　　除了最高氣溫，店長也想知道最低氣溫會不會影響業績。小愛試著對最低氣溫與顧客人數的關係做調查，發現兩者之間「幾乎不具相關性」。可是，店長卻提問：「既然手上有最高氣溫與最低氣溫的資料，難道不能同時運用兩種資料，精準預測人數嗎？」 　　Part 3冰淇淋的喜好有相關性嗎？ 　　統計關鍵字►相關矩陣、因素分析 　　

新店開幕後，平安無事地迎來一週年，店長想趁這機會重新審視菜單，希望推出更新更有創意的口味。透過問卷調查，希望能將冰淇淋的口味偏好依「性別」、「年齡」、「家中排行」、「對草莓口味的好惡」、「對香草口為的好惡」等等，找出「獨生子女偏好牛奶口味」這類規律。可是要處理龐大的變數，又該如何運用統計方法來歸納呢？ 　　本書為「輕鬆學超有趣的統計學」系列的下篇。 　　上篇介紹透過哪些統計方法，分析資料之間是否存在「顯著差異」。 　　下篇則聚焦統計學的另一分支，介紹「調查關係」的統計方法，找出資料之間究竟存在何種關係。 　　期待所有讀者，能靈活運用統計工具，提高資料判讀、找出重要資訊，培養現代人不可缺少的資

訊素養能力。 本書特色 　　◎8則情境小劇場，融入統計學的基本用語，跟著主人翁一步步熟悉如何統計和分析。 　　◎完整示範Excel軟體的介面，不只掌握觀念，更懂得操作最強統計工具。 　　◎每個單元都有POINT重點整理與測驗練習，專欄深度講解概念，學習更有系統。

智慧照護體驗學習方案成效之初探 -以第二型糖尿病患為例

為了解決才數計算公式的問題，作者鄭羽珊 這樣論述：

研究背景：第二型糖尿病(Type 2 Diabetes Mellitus,T2DM)是一個不可逆之慢性疾病，所造成的醫療與經濟成本相當可觀，縱使政府與醫療單位改善照護不遺餘力，並引進智慧照護模式，但第二型糖尿病的發生率及盛行率仍不減反增，甚至成為台灣腎病的主要導因。因醫療與科技帶來的跨領域結合，使智慧照護提供病患連續性及持續性之照護，但仍須回歸以病患為中心的照護思維，提升病患使用智慧照護科技的知能，並能運用於疾病照護之中，日常的自我健康管理才得以落實。研究目的：探討第二型糖尿病患參與智慧照護體驗學習介入方案後之初步成效，於資訊科技化健康識能(eHL)、病患健康參與度、健康科技使用情況之改變，

及其學習歷程與經驗，並與未參與智慧照護體驗學習方案之病患比較介入差異。研究設計：採用質量混合之研究設計，選取宜蘭縣、桃園縣兩家糖尿病共照網機構之病患，採簡單隨機抽樣法，由個案管理師以抽籤的方式，將參與研究之受試者分為實驗組與對照組，以病歷查核、結構式問卷收集量性資料，問卷內容包含：「個人基本資料」、「資訊科技化健康識能量表」、「病患健康參與度量表」、「健康科技使用情況量表」；以訪談方式收集質性資料，方式為焦點團體及個別訪談。資料分析方面，描述性資料以次數分配、百分比、平均值、標準差呈現，推論性資料以獨立樣本t檢定(Independent sample t-test)、卡方檢定(Chi-squa

re test)、配對t檢定(Paired-t test)、共變數分析(ANCOVA)呈現，質性資料則採內容分析法分析。研究結果：本研究有效樣本共92位，包含實驗組46位，對照組46位，有86位完成課程與後測，平均年齡62.38歲(SD=12.91)。在智慧照護體驗學習方案介入後，實驗組資訊科技化健康識能、病患健康參與度、健康科技使用情況相較於對照組有顯著改善。質性資料分析呈現兩大主題，分別為體驗方案學習歷程、融入智慧照護之轉變。體驗方案學習歷程有：(1)具體經驗(2)反思觀察(3)抽象概念(4)主動驗證。融入智慧照護之轉變包含：(1)疾病照護歷程顯而易見(2)健康科技成為照護工作之幫手 (3

)社群媒體拓展支持網絡(4)溝通無礙，醫護病一家親(5)智慧照護讓人生綻放燦爛光芒(6)健康科技隱涵之照護阻礙。結論：第二型糖尿病患參與智慧照護體驗學習介入方案後，在病患資訊科技化健康識能(eHL)、病患健康參與度、健康科技使用情況均顯著提升，且病患在體驗學習過程能夠有正向感受，也深刻感受介入方案於自我照護上帶來助益，可在未來臨床實務及政策上推動健康科技於慢性病患健康照護之參考。