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目录 1

第一章　绪论 1

第一节　多元统计学在医学中的地位 1

第二节　结构方程模型分析简介 1

第三节 多元统计分析软件的介绍 3

第四节 医学统计学的几个重要概念 3

第二章　基本统计分析方法 6

第一节　数据的描述性分析 6

第二节　总体参数的假设检验 10

第三节　两个总体参数的比较 13

第四节　多个总体参数的比较 20

第五节　简单相关分析 30

第六节　简单线性回归分析 33

习题二 37

第一节　无交互效应二因子方差分析 39

第三章 多因子方差分析 39

第二节 有交互效应二因子方差分析 46

第三节　三因子方差分析 53

第四节　特殊三因子方差分析 57

习题三 60

第四章 多变量方差分析 62

第一节 多变量方差分析的基本原理 62

第二节 多变量方差分析的过程 64

第三节 关于多变量方差分析的多重比较 67

第四节 多变量均值向量的Hotelling T2检验 67

第五节 多变量方差分析在医学中的应用 68

习题四 85

第五章 多元线性回归分析 88

第一节 多元线性回归分析的基本原理 89

第二节 多元线性回归分析的数学模型 90

第三节 多元线性回归分析的方法步骤 91

第四节 多元线性回归分析的逐步回归法 97

第五节 多元相关分析 99

第六节 多元线性回归分析在医学中的应用 101

习题五 106

第六章 广义线性模型分析 109

第一节 广义线性模型的四种类型离均差平方和 109

第二节　协方差分析 110

第三节 广义线性回归分析 116

习题六 124

第七章 多元Logistic回归分析 127

第一节 Logistic回归分析的基本原理 127

第二节　Logistic回归分析的数学模型 128

第三节 Logistic回归模型的建立和检验 130

第四节　Logistic回归模型系数的解释 134

第五节 配对病例-对照研究的条件Logistic回归分析 150

习题七 155

第六节 Logistic回归模型在医学中的应用 155

第八章　Poisson回归模型分析 158

第一节 Poisson回归模型的参数估计和拟合优度检验 158

第二节 Poisson回归模型的相对危险度估计 159

第三节 Poisson回归模型分析在医学中的应用 159

习题八 164

第九章　对数线性模型分析 165

第一节 对数线性模型的基本概念 165

第二节　对数线性模型 167

第三节 对数线性模型分析的方法步骤 171

第四节　对数线性模型的选择 175

第五节 对数线性模型在医学中的应用 175

习题九 180

第十章　生存分析 183

第一节　生存分析的基本概念 183

第二节 非参数生存分析法 187

第三节 参数生存分析法 198

第四节　Cox比例风险回归模型 204

习题十 212

第十一章　主成分分析 215

第一节 主成分分析的基本原理 215

第二节 主成分分析的数学模型 217

第三节　主成分分析的方法步骤 217

第四节　主成分分析在医学中的应用 219

习题十一 229

第十二章　聚类分析 231

第一节 聚类分析的基本思想 231

第二节 聚类分析的统计量 232

第三节　聚类分析的方法 235

第四节　聚类分析在医学中的应用实例 237

习题十二 250

第一节　判别分析的基本思想 252

第十三章　判别分析 252

第二节　Fisher判别分析法 253

第三节　Bayes判别分析法 255

第四节　判别分析在医学中的应用 260

习题十三 274

第十四章 典型相关分析 276

第一节 典型相关分析的基本思想 276

第二节　典型相关分析的方法 277

第三节　典型相关分析在医学中的应用 281

习题十四 287

第十五章　路径分析 289

第一节 多变量线性回归分析 289

第二节　路径分析的数学模型 291

第三节　路径分析模型的基本要素 293

第四节　路径分析的方法步骤 294

第五节 路径分析模型的可鉴别性和自由度 298

第六节 直接影响、间接影响和总体影响 299

第七节 路径分析在医学中的应用 301

习题十五 308

第十六章　探索性因子分析 309

第一节 探索性因子分析和确定性因子分析的区别 309

第二节　探索性因子分析的基本原理 310

第三节　探索性因子分析的数学模型 312

第四节　探索性因子分析的方法步骤 313

第五节　探索性因子分析在医学中的应用 316

习题十六 321

第十七章　确定性因子分析 323

第一节　确定性因子分析的基本原理 323

第二节 确定性因子分析的数学模型 325

第三节 确定性因子分析模型的基本要素 326

第四节　潜在因子的尺度问题 327

第六节　样本导出的与模型隐含的方差协方差矩阵 328

第五节 确定性因子分析模型的可鉴别性和自由度 328

第七节 确定性因子分析的方法步骤 329

第八节 确定性因子分析在医学中的应用 331

习题十七 338

第十八章　结构方程模型分析 339

第一节　结构方程模型 339

第二节 结构方程模型的基本要素 342

第三节 结构方程模型的可鉴别性和自由度 343

第四节 直接影响、间接影响和总体影响 344

第五节 样本导出的与模型隐含的方差协方差矩阵 345

第六节　结构方程模型分析的方法步骤 347

第七节　结构方程模型分析在医学中的应用 354

习题十八 370

附录一　SAS过程步使用说明 371

（一）SAS过程步常用语句和选择项 371

（二）主要SAS过程步使用说明 372

附录二　主要参考文献 398