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第一篇 基本统计学方法 1

第一章 绪论 1

第一节 医学统计学的作用和内容 1

第二节 统计资料的收集与整理 2

第三节 统计学中的几个基本概念 4

第二章 常用统计指标 11

第一节 频数表 11

第二节 集中趋势指标 13

第三节 离散趋势指标 19

第四节 相对数 23

第三章 统计表与统计图 33

第一节 统计表 33

第二节 统计图 36

第四章 总体参数的估计 47

第一节 抽样研究与抽样误差 47

第二节 样本均数的抽样误差和抽样分布 48

第三节 样本率的抽样误差和抽样分布 49

第四节 总体均数的估计 49

第五节 总体率的估计 50

第六节 泊松分布总体平均计数值λ的估计 51

第五章 数值变量的假设检验 53

第一节 假设检验的原理 53

第二节 假设检验的一般步骤 53

第三节 t检验和u检验 55

第四节 第一类错误与第二类错误 63

第五节 假设检验的注意事项 64

第六章 方差分析 67

第一节 完全随机设计资料的方差分析 67

第二节 配伍组设计资料的方差分析 72

第三节 多个样本均数间的两两比较 74

第四节 方差齐性检验 77

第七章 分类变量资料的假设检验 82

第一节 单纯随机抽样研究中样本率与总体率的比较 82

第二节 完全随机设计两样本率的比较 84

第三节 x2检验 86

第四节 频数分布拟合优度的x2检验 94

第五节 Fisher精确概率检验法 94

第八章 非参数检验 100

第一节 配对设计差值的符号秩和检验 100

第二节 成组设计两样本比较的秩和检验 102

第三节 成组设计多个样本比较的秩和检验 105

第四节 多个样本间两两比较的秩和检验 108

第五节 样本中位数比较 108

第六节 配伍组设计的多个样本比较的秩和检验及两两比较 110

第七节 Ridit分析 112

第九章 回归与相关 121

第一节 直线回归 121

第二节 直线相关 128

第三节 等级相关 131

第四节 曲线回归 132

第十章 半数效量 136

第一节 目测概率单位法 136

第二节 寇氏法 138

第三节 序贯法 140

第四节 加权直线回归法 141

第五节 半数效量的正确使用 144

第十一章 医学参考值范围的确定 146

第一节 意义与要求 146

第二节 正态分布法 148

第二篇 调查设计和实验研究设计 155

第十二章 实验设计的基本知识 155

第一节 实验设计的含义 155

第二节 实验研究分类与常用设计方案 156

第三节 实验设计的基本要素和原则 156

第四节 实验误差与控制 160

第十三章 实验设计的类型和方法 166

第一节 完全随机设计 166

第二节 随机配伍组设计 167

第三节 自身比较设计 168

第四节 交叉设计 168

第五节 拉丁方设计 171

第六节 裂区试验设计 173

第七节 析因试验设计 175

第八节 正交试验设计 180

第九节 序贯试验设计 188

第十四章 现场调查设计 194

第一节 调查研究的特点及方法 194

第二节 调查计划 197

第三节 几种基本的抽样方法 199

第四节 非抽样误差的来源与控制 202

第十五章 动物实验设计 206

第一节 动物实验设计的意义 206

第二节 方法与步骤 206

第三节 动物实验设计的优点与值得注意的问题 211

第十六章 临床试验设计 213

第一节 临床试验及意义 213

第二节 一般设计步骤 214

第三节 临床试验中的分组方法 215

第四节 临床偏倚的控制 219

第五节 诊断试验的统计评价 221

第六节 ROC曲线评价方法 223

第十七章 样本含量 228

第一节 调查设计的样本含量估计 228

第二节 实验设计的样本含量估计 234

第十八章 临床生存时间分析 239

第一节 生存时间及生存数据的特点 239

第二节 生存时间分布 240

第三节 生存率的计算 242

第四节 生存时间的比较 246

第五节 生存分析应注意的问题 250

第三篇 多元统计分析 253

第十九章 多元线性回归分析 253

第一节 多元线性回归的基本概念 253

第二节 多元线性回归方程 253

第三节 多元线性回归方程的应用 262

第四节 多元共线性分析 263

第五节 异常观察值的识别与强影响分析 264

第二十章 逐步回归分析 269

第一节 逐步回归分析的概念 269

第二节 选择最优回归方程的方法 269

第三节 逐步回归分析的基本思想和步骤 270

第四节 逐步回归实例分析 274

第五节 逐步回归分析在医学研究中的应用及应注意的几个问题 278

第二十一章 判别分析 281

第一节 二类判别分析 281

第二节 Bayes准则下的多类判别 285

第三节 Bayes准则下分类变量资料的多类判别分析 286

第四节 Bayes准则下数值变量资料的多类判别分析 290

第二十二章 聚类分析 300

第一节 聚类分析常用的统计量 300

第二节 系统聚类法 302

第三节 逐步聚类法 305

第四节 有序样品聚类法 308

第二十三章 协方差分析 313

第一节 协方差分析的意义和功用 313

第二节 完全随机设计资料的协方差分析 313

第三节 协方差分析的应用条件和范围 320

第二十四章 主成分分析 324

第一节 概述 324

第二节 主成分分析的方法和步骤 325

第三节 二维主成分分析 326

第四节 主成分分析应用举例 327

第二十五章 因子分析 329

第一节 概述 329

第二节 因子分析模型 329

第三节 因子分析应用举例 331

第二十六章 典型相关分析 335

第一节 概述 335

第二节 典型相关系数和典型变量 335

第三节 典型相关分析的计算步骤 336

第四节 典型相关系数的显著性检验 337

第五节 典型相关分析的应用举例 338

第二十七章 logistic回归分析 340

第一节 基本概念 340

第二节 logistic回归分析方法 342

第三节 应用实例 345

第四节 条件logistic回归原理 347

第二十八章 Cox回归分析 349

第一节 基本概念 349

第二节 Cox模型分析方法 353

第三节 应用举例 354

第四节 Cox模型的应用范围及注意事项 361

第四篇 SAS统计软件应用 363

第二十九章 SAS统计软件的概述 363

第一节 SAS软件的发展与特点 363

第二节 SAS语言的语句和程序 364

第三节 SAS的数据值、观测和变量 366

第四节 SAS的表达式 367

第五节 SAS显示管理系统 371

第六节 SAS运行过程 377

第三十章 SAS数据集 380

第一节 SAS数据步 380

第二节 数据集的建立 381

第三节 数据的修改和整理 393

第四节 数据步流程的控制 397

第五节 数据集的加工 405

第六节 数据属性的定义 413

第七节 数据的输出 415

第八节 SAS文件 421

第三十一章 基本统计分析 425

第一节 各种统计量的计算 425

第二节 数值变量的假设检验 430

第三节 分类变量的假设检验 448

第四节 非参数统计分析 456

第三十二章 多元统计分析 465

第一节 线性回归分析 465

第二节 协方差分析 476

第三节 判别分析 480

第四节 聚类分析 497

第五节 主成分分析 509

第六节 因子分析 513

第七节 典型相关分析 520

第八节 Logistic回归 527

第九节 Cox回归 538

附录Ⅰ 统计用表 546

附录Ⅱ 英汉医学统计学词汇 583

参考文献 591