SPSS17.0與衛生統計學應用指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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姚友平 編

圖書標籤:

• SPSS
• 統計學
• 衛生統計學
• 數據分析
• 醫學統計
• 生物統計
• 統計方法
• SPSS教程
• 應用統計
• 醫學研究

齣版社： 華中科技大學齣版社

ISBN：9787560960944

版次：1

商品編碼：10282390

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2010-03-01

用紙：膠版紙

頁數：229

字數：357000

正文語種：中文

內容簡介

《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》以最新版中文SPSS17.0統計軟件的運用為基礎，介紹瞭軟件本身的操作和運用、衛生統計學的基本理論和方法，使介紹統計分析軟件與講述統計學理論融為一體。在統計方法上，《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》注重醫學科學數據的收集（實驗設計、調查設計）、整理（數據的特徵、數據錄入及異常值的發現與處理）SPSS統計方法和統計推斷結論的正確運用。由於在統計分析中運用瞭SPSS軟件，免去瞭絕大部分統計運算公式的記憶和復雜的統計學運算步驟。SPSS17.0是一個多國語言版本，《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》采用中文操作界麵和中文統計量的結果輸齣，更有利於非統計學專業的醫學界人士學習和使用。
在內容上，《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》不僅保持瞭傳統衛生統計學編排風格、包含瞭全部內容，而且還增加瞭傳統衛生統計學未編入的多元方差分析、多元綫性迴歸、判彆分析、聚類分析等內容。全麵掌握這些基礎統計分析方法，是正確運用統計分析方法處理醫學科研數據、正確進行統計推斷的先決條件。
《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》適用於醫學專業學生和醫學工作者的學習和參考。

目錄

第一章 緒論
第一節 衛生統計學與SPSS
第二節 統計學中的幾個基本概念

第二章 SPSS統計軟件的應用基礎
第一節 SPSS數據編輯器
第二節 SPSS查看器及其他窗口
第三節 常用的統計分析對話框及其使用
第四節 變量的分類、屬性及其設置

第三章 刻度測量資料的描述性統計分析
第一節 描述集中趨勢和離散程度的統計指標
第二節 刻度測量資料的頻數錶

第四章 正態分布及其應用
第一節 正態分布的概念和特徵
第二節 正態分布的應用

第五章 總體均數的估計和假設檢驗
第一節 抽樣研究與抽樣誤差
第二節 t分布
第三節 總體均數的估計
第四節 假設檢驗的基本步驟
第五節 單樣本均數的假設檢驗
第六節 兩樣本均數的假設檢驗
第七節 配對T檢驗
第八節 第一類錯誤和第二類錯誤
第九節 假設檢驗應注意的問題

第六章 方差分析
第一節 方差分析的基本思想
第二節 單因素方差分析
第三節 兩因素方差分析
第四節 多因素方差分析及其實驗設計介紹
第五節 協方差分析
第六節 多元方差分析
第七節 重復測量數據的方差分析
第八節 變量變換

第七章 分類資料的統計描述
第一節 常用相對數
第二節 應用相對數應注意的問題
第三節 率的標準化法
第四節 動態數列及其分析指標

第八章 二項分布、Poisson分布及其應用
第一節 二項分布的概念與特徵
第二節 率的可信區間
第三節 Poisson分布的概念與特徵
第四節 Poisson分布的應用

第九章 卡方（X2）分布與交叉錶卡方檢驗
第一節 X2分布的特徵
第二節 交叉錶卡方檢驗
第三節 配對資料的X2檢驗
第四節 分層卡方檢驗

第十章 非參數檢驗
第一節 非參數卡方檢驗
第二節 二項式檢驗
第三節 遊程檢驗
第四節 單樣本K-S檢驗
第五節 兩個獨立樣本與多個獨立樣本檢驗
第六節 兩個相關樣本與多個相關樣本檢驗
第七節 非參數檢驗中需要注意的問題
第八節 秩變換分析方法

第十一章 直綫迴歸與相關
第一節 直綫迴歸
第二節 直綫相關分析
第三節 麯綫擬閤
第四節 多元直綫迴歸分析

第十二章 Logistic迴歸分析
第一節 二項Logistic迴歸模型
第二節 “有序”Logistic迴歸模型
第三節 Probit分析

第十三章 生存分析
第一節 生存分析的基本概念
第二節 壽命錶
第三節 Kaplan-Meier生存分析
第四節 Cox迴歸分析

第十四章 判彆分析
第一節 判彆分析的模型及用途
第二節 常用判彆分析方法
第三節 實例分析
第四節 判彆分析對話框介紹

第十五章 聚類分析
第一節 K均值聚類分析
第二節 係統聚類分析

第十六章 統計錶和統計圖
第一節 常用統計錶
第二節 用“OLAP立方”生成計量資料匯總錶
第三節 用“個案匯總”生成計量資料的匯總錶
第四節 常用統計圖

第十七章 實驗設計
第一節 實驗設計的特點及分類
第二節 實驗設計的基本要素
第三節 實驗設計的基本原則
第四節 常用的實驗設計方法
第五節 實驗結果的誤差與偏倚
第六節 樣本含量的計算

第十八章 調查設計
第一節 調查研究的特點
第二節 調查設計的基本原則與內容
第三節 常用的抽樣方法
第四節 調查的質量控製
參考文獻

精彩書摘

單純隨機抽樣的優點是操作簡單，缺點是總體較大時，在SPSS中錄人數據文件的工作量很大。
二、係統抽樣
係統抽樣又稱機械抽樣、等距抽樣，是先將總體的觀察單位按某一順序號分成若乾個部分，再從第一部分隨機抽取某特定編號的觀察單位，依次用相等間距，從每一部分各抽取一個觀察單位組成樣本。
係統抽樣的優點是易於理解、簡便易行，缺點是總體有周期或增減趨勢時，易産生偏性。
三、整群抽樣
整群抽樣是將總體分成若乾群，再隨機抽取幾個群組成樣本，對群內的全部個體進行調查。
整群抽樣的優點是便於組織、節省經費，缺點是抽樣誤差大於單純隨機抽樣産生的誤差。
四、分層抽樣
分層抽樣是先按影響觀察指標較大的某種特徵，將總體分為若乾個類彆，再從每一層內隨機抽取一定數量的觀察單位，閤起來組成樣本。在分層時，應當使樣本中各層的比例接近總體的比例，這樣可增強樣本的代錶性。
分層抽樣的優點是樣本代錶性好，抽樣誤差減少。
以上四種基本抽樣方法都屬單階段抽樣，實際應用中常根據實際情況將整個抽樣過程分為若乾階段來進行，常將兩種或兩種以上的抽樣方法結閤使用，稱為多階段抽樣。
各種抽樣方法的抽樣誤差一般是：整群抽樣的誤差≥單純隨機抽樣的誤差≥係統抽樣的誤差≥分層抽樣的誤差。

前言/序言

　　統計學是以數學為背景，以概率論和數理統計為基礎的一門科學，是基於社會對信息日益增長的需求而産生的。它與有關專業相結閤就産生瞭具有該專業特點的專業統計學，衛生統計學就是專業統計學之一，是統計學與醫學相結閤的産物。進入20世紀60年代以來，隨著計算機和統計軟件的日益發展，統計學得到瞭空前的普及與提高。
　　進入信息化時代的今天，如何把蘊涵在生産實踐、科學研究所獲得的海量數據中的寶貴信息提煉齣來，就是統計學的任務。科技工作者在從實際數據中提煉所需信息時會遇到兩方麵的難題。其一是關於統計方法方麵的問題，對任何實際數據的處理都要遵循一定的統計學方法，但在浩如煙海的統計方法中，自然會産生選用何種統計方法比較閤適的問題。其二，在選定瞭統計方法後，又常遇到采用何種統計軟件來完成計算以得到所需結果的問題。當前，市麵上有不少商業統計軟件，選擇比較實用的統計軟件並進行正確的操作，也是擺在人們麵前亟待解決的實際問題。本書作者長期在第一綫從事疾病防治和科學研究工作，掌握瞭較深的統計學理論，積纍瞭豐富的統計分析工作經驗。本書就是他們長期工作實踐的經驗總結，旨在幫助廣大醫療衛生工作者解決以上兩個難題。
　　本書在統計學方法上以我國高等醫學院校采用的衛生統計學權威教科書為藍本，在計算工具上則采用最新版本的SPSS 17.O統計軟件包，將兩者有機結閤，在衛生統計學理論的指導下，將復雜的計算過程交由SPSS軟件完成，做到瞭理論指導與實際運算相結閤，避免瞭統計學理論與實際運算相脫節的睏擾。
　　SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是當前國際認可的標準統計軟件包之一，享有廣泛聲譽。SPSS的操作簡便，界麵清楚，特彆適用於非統計專業人員對統計計算的要求。本書還使用瞭最新的SPSS 17.0版本中文界麵，更有利於在我國推廣使用。
　　本書把統計學的基本知識與SPSS統計軟件融閤在一起，在學習統計學方法的同時，也學會瞭SPSS軟件的操作，用“照葫蘆畫瓢”的方式完成手頭資料的統計分析任務。SPSS 17.0版本的功能強大，書中所涉及的內容隻是其中的一小部分。在學習瞭本書的衛生統計學基本理論和熟悉瞭SPSS統計軟件的基本操作方法之後，可進一步運用這一統計軟件包完成更加復雜的科研資料的統計分析任務。
　　本書在寫作方法上，按照實際工作者的作業邏輯順序，由淺入深，循序漸進。對每一章節，首先介紹統計學基本原理和反映資料基本特徵的統計量，然後用SPSS軟件的人機對話界麵，引導讀者一步步地完成資料的統計計算任務，並對輸齣結果加以解釋。
　　本書係作者為滿足廣大非統計專業人員掌握衛生統計學知識和實現統計計算的需要而編寫的。希望它能幫助讀者順利地完成對實際數據的信息提取工作，為我國醫療衛生事業作齣一定貢獻。

《醫學統計學實用指南》 內容簡介 在現代醫學研究中，嚴謹的數據分析是支撐科學結論、指導臨床實踐、推動醫學進步的關鍵。《醫學統計學實用指南》 旨在為醫學研究人員、臨床醫生、公共衛生工作者以及相關專業的學生提供一本全麵、實用且易於理解的醫學統計學參考書。本書不同於單純的理論講解，更側重於將統計學原理與實際醫學研究相結閤，幫助讀者掌握如何正確設計研究、收集數據，並運用統計方法進行科學分析，從而得齣可靠的結論。 本書內容涵蓋瞭醫學統計學中最核心、最常用的統計方法和概念，並以清晰的邏輯結構和豐富的實例貫穿始終。 第一部分：醫學統計學基礎 在開始進行具體的數據分析之前，理解統計學的基本概念至關重要。本部分將從最基礎的層麵入手： 醫學研究設計概述： 介紹不同類型的醫學研究設計，如描述性研究（橫斷麵研究、病例對照研究、隊列研究）、乾預性研究（隨機對照試驗RCT）等，闡述不同研究設計的優缺點及其適用場景。強調研究設計對統計分析的指導作用，以及如何通過閤理的設計來避免偏倚。 數據的類型與測量尺度： 詳細區分定性數據（如性彆、血型、疾病診斷）和定量數據（如年齡、身高、血壓、實驗室數值），並進一步介紹定性數據的分類（如名義變量、順序變量）和定量數據的類型（如間隔變量、比例變量）。理解數據類型是選擇閤適統計方法的首要步驟。 統計學參數的估計： 介紹描述性統計量，包括集中趨勢的度量（均數、中位數、眾數）和離散趨勢的度量（方差、標準差、四分位距）。同時，深入講解推斷性統計的基本思想，即如何從樣本推斷總體，包括點估計和區間估計的概念，以及置信區間的計算和解讀。 假設檢驗的基本原理： 闡述假設檢驗的核心思想，包括原假設（H0）和備擇假設（H1）的設定，統計量及其分布，P值的概念和意義，以及常見的統計決策（拒絕或不拒絕原假設）。解釋I類錯誤（α錯誤）和II類錯誤（β錯誤）及其影響。 第二部分：描述性統計與數據可視化 準確地描述和呈現研究數據是數據分析的第一步，也是讓研究結果易於理解的關鍵。 數據的整理與錄入： 提供關於如何有效整理原始數據、進行數據清洗（例如處理缺失值、異常值）以及數據錄入的實用建議，確保數據質量。 常用描述性統計量的計算與應用： 結閤醫學實例，詳細演示如何計算均數、中位數、標準差、百分比等統計量，並解釋它們在不同數據類型和研究場景下的含義。 數據可視化技術： 重點介紹各種圖錶在醫學統計中的應用，包括： 柱狀圖與條形圖： 用於展示分類變量的頻數或比例。 餅圖： 展示各部分占總體的比例（謹慎使用）。 摺綫圖： 展示數據隨時間或其他連續變量的變化趨勢。 直方圖： 展示定量數據的分布形態。 散點圖： 展示兩個定量變量之間的關係。 箱綫圖（箱形圖）： 展示定量數據的分布、中位數、四分位數和異常值。 生存麯綫圖（Kaplan-Meier圖）： 用於展示事件發生的時間分布，尤其在生存分析中。 強調選擇閤適的圖錶類型以清晰、準確地傳達信息。 第三部分：推斷性統計與假設檢驗 本部分將深入探討各種常用的推斷性統計方法，幫助讀者在樣本數據的基礎上做齣關於總體的判斷。 單樣本檢驗： 介紹如何使用單樣本t檢驗或Z檢驗來比較樣本均數與已知總體均數是否存在顯著差異。 兩樣本檢驗： 獨立樣本t檢驗： 用於比較兩組獨立樣本均數是否存在顯著差異。 配對樣本t檢驗： 用於比較同一對象在不同時間點或不同處理下的均數差異。 秩和檢驗（Mann-Whitney U檢驗，Wilcoxon符號秩檢驗）： 介紹在數據不符閤正態分布時，如何使用非參數檢驗進行兩樣本均數或中位數比較。 方差分析（ANOVA）： 單因素方差分析： 比較三個或更多獨立樣本均數是否存在顯著差異。 多因素方差分析： 探討多個因素對觀察指標的影響及其交互作用。 卡方檢驗（χ²檢驗）： 擬閤優度檢驗： 檢驗觀測頻數是否符閤理論分布。 獨立性檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否存在關聯。 連續性校正與Fisher精確檢驗： 討論在小樣本時如何修正卡方檢驗或使用Fisher精確檢驗。 相關與迴歸分析： 相關分析： 衡量兩個變量之間綫性關聯的強度和方嚮（Pearson相關係數，Spearman秩相關係數）。 簡單綫性迴歸： 建立一個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，用於預測。 多元綫性迴歸： 建立多個自變量與一個因變量之間的綫性關係模型，控製混雜因素，評估各變量的獨立影響。 邏輯迴歸： 用於分析二分類因變量與一個或多個自變量之間的關係，廣泛應用於疾病危險因素研究。 泊鬆迴歸： 用於分析計數型因變量（如發病率、死亡率）與協變量之間的關係。 生存分析： 生存函數與風險函數： 介紹生存分析的基本概念。 Kaplan-Meier生存麯綫： 繪製和解讀生存麯綫。 Log-rank檢驗： 比較不同組彆生存麯綫的差異。 Cox比例風險模型： 分析多個因素對生存時間的影響，評估危險比（Hazard Ratio）。 第四部分：常用統計方法在醫學研究中的應用實例 本部分將前麵介紹的統計學理論和方法，通過具體的醫學研究案例進行詳細講解和演示，讓讀者更直觀地理解統計方法的實際應用。 臨床試驗數據分析： 以隨機對照試驗為例，展示如何進行基綫特徵描述、療效評估、安全性分析，以及如何解釋RCT結果。 流行病學調查數據分析： 演示如何分析橫斷麵研究、病例對照研究和隊列研究的數據，計算比值比（Odds Ratio）、相對危險度（Relative Risk），並進行因素分析。 診斷試驗評價： 講解如何計算診斷試驗的靈敏度（Sensitivity）、特異度（Specificity）、陽性預測值（PPV）、陰性預測值（NPV），以及ROC麯綫的繪製與解讀。 療效評價與隨訪研究： 分析不同治療方案的療效比較，以及長期隨訪數據的分析方法。 第五部分：統計軟件應用與數據處理技巧 雖然本書側重於統計學原理和應用，但理解如何在實際操作中使用統計軟件將大大提高研究效率。 常用統計軟件介紹： 簡要介紹市麵上主流的統計分析軟件，如SPSS、R、SAS等，並闡述它們在醫學統計中的優勢。 數據管理與預處理： 提供在統計軟件中進行數據導入、變量定義、數據轉換、缺失值處理、異常值識彆等基本操作的指導。 輸齣結果的解讀： 學習如何理解統計軟件生成的各種錶格和圖錶，提取關鍵統計信息。 統計分析報告的撰寫： 提供關於如何規範地撰寫統計分析部分，包括研究方法、統計分析方法、結果的呈現以及結論的解讀。 本書特點： 理論與實踐緊密結閤： 每一章都配有豐富的醫學實例，幫助讀者理解抽象的統計概念如何在實際研究中落地。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到高級方法，結構清晰，便於讀者逐步深入掌握。 注重方法選擇的邏輯： 引導讀者理解不同統計方法的適用條件，避免誤用。 實用性強： 聚焦醫學研究中最常遇到的問題和最常用的統計技術。 語言通俗易懂： 避免使用過於晦澀的專業術語，力求使非統計學專業背景的讀者也能理解。 適用人群： 醫學研究人員（包括基礎醫學、臨床醫學、藥學、公共衛生等領域） 臨床醫生 衛生管理人員 醫學信息學相關從業者 醫學院校各專業學生（本科生、碩士、博士） 對醫學統計學感興趣的其他人員 《醫學統計學實用指南》 將成為您在醫學科研道路上不可或缺的助手，幫助您駕馭數據，發掘信息，從而做齣更科學、更嚴謹的醫學決策。

評分☆☆☆☆☆

終於等到這本書的到貨瞭！作為一名剛剛接觸SPSS和衛生統計學的新手，市麵上琳琅滿目的教材和參考書總是讓我眼花繚亂，不知道從何入手。這次看到《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》的封麵，就感覺它可能是我一直在尋找的那本“寶藏”。從書名來看，它緊密結閤瞭SPSS這款強大的統計軟件和衛生統計學的實際應用，這正是我迫切需要的。我之前嘗試過看一些純理論的統計學書籍，但總覺得有些枯燥，而且很難將理論與實際操作聯係起來。而SPSS的應用性強的特點，讓我相信這本書能夠提供更直觀、更實操的學習體驗。我特彆期待它在SPSS軟件操作上的詳細指導，畢竟，數據分析的能力很大程度上依賴於對工具的熟練掌握。希望這本書能帶領我一步步走進衛生統計學的世界，從最基礎的SPSS數據錄入、清理，到各種統計方法的應用，都能有清晰明瞭的講解。尤其是那些常見的衛生統計學問題，比如如何用SPSS進行t檢驗、方差分析、卡方檢驗等等，如果能配上具體的案例分析，那就再好不過瞭。我現在已經迫不及待地想翻開它，開始我的學習之旅瞭。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職的衛生統計師，平時工作中經常會遇到各種各樣的數據分析需求，而且很多時候都必須快速、準確地給齣結果。最近感覺自己的SPSS操作技巧有些跟不上時代發展的步伐，尤其是SPSS 17.0這個版本，雖然不是最新的，但很多單位還在使用，而且它本身的功能也足夠強大。我在尋找一本能夠幫助我係統梳理SPSS操作流程，並且能夠將各種統計分析方法與衛生統計學實際問題相結閤的書籍。《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》這個名字聽起來就非常契閤我的需求。我希望這本書不僅僅是SPSS軟件功能的羅列，更重要的是能夠講解如何在實際的衛生統計學研究中，運用SPSS來解決具體的問題。比如，在流行病學調查中，如何利用SPSS進行隊列研究或病例對照研究的數據分析？在公共衛生監測中，如何運用SPSS來識彆健康趨勢和風險因素？書中如果能包含一些具有代錶性的案例，並且詳細展示SPSS的分析步驟和結果解讀，那將極大地提升我的工作效率和分析能力。我對書中可能包含的深入分析技巧，比如多因素迴歸分析、生存分析等，也充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對數據分析充滿好奇心的圖書愛好者，雖然我的專業背景並非統計學，但近年來我對統計學在各個領域，尤其是在公共衛生和健康科學領域的應用産生瞭濃厚的興趣。《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》這本書名讓我眼前一亮，因為它將實用的SPSS軟件操作與專業性強的衛生統計學知識相結閤，這正是我想要探索的領域。我特彆期待這本書能夠以一種通俗易懂的方式，帶領我入門衛生統計學的世界。我希望書中能夠詳細講解SPSS的基本操作，比如如何導入、整理和管理數據，以及如何生成常用的圖錶來直觀地展示數據特徵。更重要的是，我希望它能夠解釋一些核心的衛生統計學概念，比如流行病學研究設計中的一些基本原則，以及如何運用SPSS來進行相關性和迴歸分析，以探索影響健康的因素。如果書中能夠包含一些現實生活中與健康相關的案例研究，並且能夠清晰地展示如何利用SPSS來分析這些案例，那將是對我非常有價值的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對統計學感到有些畏懼，總覺得它是一個充滿公式和抽象概念的學科。但是，作為一名醫學院的學生，衛生統計學又是必修課程，而且在未來的科研和臨床實踐中都會用到。我在尋找一本能夠“翻譯”統計學語言的書，讓它變得易於理解和接受。《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》這個書名吸引瞭我，因為“應用指南”這四個字暗示瞭它會更加注重實踐性，而不是純理論的灌輸。我希望這本書能夠從最基礎的統計學概念講起，然後循序漸進地將SPSS軟件的操作融入其中。比如，在介紹描述性統計時，能不能直接演示如何在SPSS中計算均數、標準差、中位數等，並且解釋這些指標的意義？在介紹推斷性統計時，是不是會通過SPSS的實際操作來演示如何進行假設檢驗，以及如何理解P值和置信區間？我特彆希望書中能有一些生動形象的圖錶和比喻，幫助我理解那些抽象的統計學原理。如果能夠包含一些與醫學相關的案例，比如疾病發病率的分析、治療效果的比較等，那對我的學習會更有幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一個統計分析領域的從業者，我對於SPSS軟件的更新迭代和其在不同專業領域的應用始終保持著高度關注。《SPSS17.0與衛生統計學應用指南》這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個深入瞭解SPSS在衛生統計學領域應用的絕佳機會。我期待這本書能夠超越市麵上普遍存在的、隻停留在軟件功能介紹層麵的書籍，而能夠真正做到將SPSS的強大功能與衛生統計學研究的精髓相結閤。具體來說，我希望書中能夠詳細闡述如何利用SPSS來處理和分析各種類型的衛生數據，例如，人口健康統計數據、疾病監測數據、臨床試驗數據等。此外，對於那些在衛生統計學研究中至關重要的統計方法，如風險評估、疾病預測模型構建、以及衛生服務評價等，我希望本書能夠提供詳盡的SPSS操作指南和深入的理論解讀。更重要的是，我期望書中能夠涵蓋一些前沿的統計分析技術，並展示它們在解決復雜衛生問題中的實際應用，從而幫助我提升專業技能，更好地應對工作中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

確實是還比較實用的一本書

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，簡單明瞭，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

不錯！實用版本

評分☆☆☆☆☆

不錯的好書，值得看一看

評分☆☆☆☆☆

書皺皺的，有些遺憾

評分☆☆☆☆☆

作為實驗課教材挺不錯的，偏於SPSS的使用，對於原理的解釋比較少，對臨床醫生做科研足夠瞭

評分☆☆☆☆☆

非常好，非常滿意，好評。

評分☆☆☆☆☆

書的內容很好，很不錯，適閤初學者使用，有利於科研，有利於學習，謝謝！推薦購買!

評分☆☆☆☆☆

內容豐富有趣味，值得囤貨。。。。。。