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1 概述 1

1.1 分类数据 1

1.2 尺度 1

1.3 分析策略 2

2 2×2表 4

2.1 概述 4

2.2 临床试验实例 4

2.3 精确检验法 9

2.4 百分数的差数及其可信区间 11

2.5 Pearson相关系数 12

2.6 比数比与相对危险度 12

2.7 配对资料四格表 14

3 多层2×2表 17

3.1 概述 17

3.2 Mantel-Haenszel检验 17

4 2×r表和多层2×r表 23

4.1 2×r表 23

4.2 结果尺度为次数的数据 27

4.3 多层2×r表 29

5 行×列表 34

5.1 行和列变量都是名义变量 34

5.2 行为名义变量列为顺序变量 37

5.3 行与列都是顺序变量 43

5.4 精确检验法 47

5.5 行×列表中关于联系的尺度 49

5.6 多层行×列表 54

6.1 两样本秩和检验(Wilcoxon-Mann-Whitney法) 57

6 非参数方法的CMH解法 57

6.2 完全随机化设计资料的检验(H检验) 61

6.3 随机区组设计资料的检验(M检验) 65

6.4 随机区组资料的调整秩和检验(Aligned Ranks Test) 68

6.5 平衡不完全区组设计资料的Durbin检验 70

6.6 协方差的秩检验(ANCOVA) 72

6.7 补充内容 75

7 非条件logistic回归 78

7.1 两分类反应变量的logistic回归 78

7.2 多分类无序自变量的logistic回归--实例 87

7.3 连续型数值自变量的logistic回归--实例 90

7.4 多分类有序反应变量的logistic回归 95

7.5 多分类无序反应变量的logistic回归 99

8 条件logistic回归 107

8.1 概述 107

8.2 配对前瞻性研究 107

8.3 交叉设计研究 115

8.4 配伍回顾性研究 123

9.1 基本概念 134

9 logistic回归在半数效量分析中的应用 134

9.2 实例 135

9.3 两种药物比较 141

9.4 可信区间估计 149

10 加权最小二乘法 152

10.1 加权最小二乘法 152

10.2 模型参数化 157

10.3 用CATMOD过程作加权最小二乘法分析 158

11 重复测定数据的回归分析 175

11.1 引言 175

11.2 二分类反应变量 176

11.3 两个中心(群体)、3种药物的试验 182

11.4 两个总体多项反应 189

11.5 广义估计方程 194

12 对数线性模型 206

12.1 概述 206

12.2 2×2表资料的分析 208

12.3 R×C表资料的分析 212

12.4 二维列联表对数线性模型 214

12.5 三维列联表对数线性模型 219

12.6 logistic回归模型与对数线性模型的联系 229

13 分段生存数据的统计分析 236

13.1 分段生存数据生存率的寿命表估计法 236

13.2 Mantel-Cox X2检验 240

13.3 分段指数模型 243

附录 249

附表1 等级总和数临界值(双侧检验) 249

附表2 H值与概率对照表 251

附表3 M值的界限值 254