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第1篇 统计学基础3

第1章 统计学内容概述3

1.1 统计学整体架构3

1.2 统计思想概述3

1.3 科研设计架构4

1.4 统计表达与描述概述5

1.5 统计分析方法概述5

1.6 以框图形式呈现科研设计5

1.6.1 实验设计的内容概要6

1.6.2 临床试验设计的内容概要7

1.6.3 调查设计的内容概要7

1.7 以表格形式呈现统计分析方法的选择9

1.7.1 定量资料统计分析方法的选择9

1.7.2 定性资料统计分析方法的选择10

1.7.3 多重回归分析中统计分析方法的选择10

1.7.4 多元统计分析方法的选择11

第2章 资料的类型及其表达与描述12

2.1 资料类型的划分12

2.1.1 传统划分法12

2.1.2 现代划分法12

2.1.3 资料类型划分方法的本质13

2.1.4 资料类型的转换13

2.2 定量资料的表达与描述13

2.2.1 对称分布资料的统计描述14

2.2.2 非对称分布资料的统计描述17

2.2.3 其他常用统计描述指标18

2.3 定性资料的统计描述21

2.3.1 二分类资料的描述21

2.3.2 多分类资料的描述22

2.3.3 相对数22

2.4 正态分布及其应用25

2.4.1 正态分布的概念26

2.4.2 正态分布的性质26

2.4.3 正态分布的应用28

2.5 统计表31

2.5.1 统计表的构成及要求32

2.5.2 统计表的种类32

2.6 统计图32

2.6.1 统计图的构成及要求33

2.6.2 常用的统计图类型及其应用33

第2篇 科研设计41

第3章 科研设计要览41

3.1 科研设计概述41

3.1.1 何为科研设计41

3.1.2 科研设计的重要性41

3.1.3 科研设计的正确指导思想41

3.1.4 科研设计的组成43

3.1.5 完善的科研设计的标志43

3.2 统计研究设计概述43

3.2.1 统计研究设计的知识点43

3.2.2 统计研究设计的共性44

3.2.3 统计研究设计的特性44

3.2.4 统计研究设计的要领和精髓44

3.2.5 统计研究设计类型45

3.3 临床试验设计和调查设计要点概述48

3.3.1 临床试验设计要点48

3.3.2 调查设计要点概述49

3.4 实验或调查研究过程中的质量控制49

3.4.1 实验研究过程中的质量控制49

3.4.2 调查研究过程中的质量控制49

第4章 实验设计要览50

4.1 实验设计的意义与原理50

4.1.1 意义50

4.1.2 原理50

4.2 实验设计中不可回避的基本概念50

4.2.1 因素与水平51

4.2.2 组别与处理51

4.2.3 指标、项目与效应52

4.2.4 变量、自变量与因变量53

4.2.5 交互作用、协同作用与拮抗作用53

4.2.6 平衡设计与非平衡设计54

4.3 实验设计的三要素55

4.3.1 实验因素55

4.3.2 受试对象55

4.3.3 实验效应55

4.4 实验设计的四原则56

4.4.1 随机原则56

4.4.2 对照原则56

4.4.3 重复原则57

4.4.4 均衡原则57

4.5 实验设计类型57

第5章 临床科研设计要览59

5.1 临床科研的类型59

5.1.1 何为临床科研59

5.1.2 调查某些疾病的发病率或人群分布规律59

5.1.3 为某些医学指标制定参考值范围或为某些疾病的诊断与治疗制定标准60

5.1.4 评价某治疗方法或药物的有效性与安全性的研究61

5.1.5 探查某些疾病的发病原因的研究61

5.1.6 基因治疗研究61

5.2 临床试验研究61

5.2.1 伦理问题61

5.2.2 分期问题61

5.2.3 依从性问题62

5.2.4 盲法设计问题62

5.3 确定临床试验研究中的三要素62

5.3.1 合理选定受试对象62

5.3.2 确定和安排影响因素64

5.3.3 正确选定观测指标66

5.4 落实临床试验研究中的四原则68

5.4.1 随机原则68

5.4.2 对照原则76

5.4.3 重复原则77

5.4.4 均衡原则78

5.5 临床试验研究中设计类型的确定与变形78

5.6 临床试验研究成组设计中三类特殊比较类型所需样本含量的估计79

5.6.1 三种特殊比较类型的概述79

5.6.2 非劣效性试验所需样本含量的估计80

5.6.3 等效性试验所需样本含量的估计82

5.6.4 优效性试验所需样本含量的估计85

第3篇 临床科研中使用频率极高的统计分析方法第6章 多个同类研究资料的meta分析91

6.1 什么样的资料值得进行meta分析91

6.2 多个成组设计定量资料的meta分析91

6.3 多个成组设计定性资料的meta分析94

第7章 两种方法测量结果一致性的评价100

7.1 两种方法（或两个评价者）定量测定结果之间一致性评价100

7.1.1 问题与数据结构100

7.1.2 实例解析100

7.2 两种方法（或两个评价者）定性测定结果之间一致性评价106

7.2.1 问题与数据结构106

7.2.2 实例解析107

第8章 诊断试验中寻求高灵敏度与特异度的ROC曲线分析111

8.1 诊断试验中常用的统计指标111

8.1.1 评价诊断试验真实性的指标111

8.1.2 评价诊断试验可靠性的指标113

8.1.3 评价诊断试验的其他指标113

8.1.4 评价诊断试验的常用指标计算实例114

8.2 ROC曲线分析及其本质115

8.2.1 ROC曲线分析简介115

8.2.2 诊断试验准确性评价指标的局限性115

8.2.3 ROC曲线的构建116

8.2.4 ROC分析的准确性评价指标116

8.2.5 其他与ROC分析有关的问题117

8.2.6 ROC曲线分析的本质118

8.3 如何实现ROC曲线分析118

8.4 如何进行ROC曲线比较123

第9章 临床试验研究中三类特殊试验设计资料的统计分析125

9.1 成组设计定量资料125

9.1.1 非劣效性检验125

9.1.2 等效性检验126

9.1.3 优效性检验128

9.2 成组设计定性资料129

9.2.1 非劣效性检验129

9.2.2 等效性检验131

9.2.3 优效性检验133

第4篇 差异性分析139

第10章 单因素设计定量资料的统计分析139

10.1 单组设计定量资料的统计分析139

10.1.1 问题与数据139

10.1.2 实例解析139

10.1.3 设计类型简介143

10.1.4 统计分析方法143

10.2 配对设计定量资料的假设检验145

10.2.1 问题与数据145

10.2.2 实例解析146

10.2.3 设计类型简介149

10.2.4 统计分析方法149

10.3 单因素两水平设计（成组设计）定量资料的统计分析150

10.3.1 问题与数据150

10.3.2 实例解析150

10.3.3 设计类型简介154

10.3.4 统计分析方法155

10.4 单因素k水平（k≥3）设计定量资料的统计分析156

10.4.1 问题与数据156

10.4.2 实例解析157

10.4.3 设计类型简介163

10.4.4 统计分析方法164

10.5 单因素设计一元定量资料统计分析的其他内容165

10.5.1 正态性检验165

10.5.2 方差齐性检验166

10.5.3 单因素k水平设计一元定量资料组间均数差别的多重比较167

第11章 多因素设计定量资料的统计分析168

11.1 随机区组设计定量资料的统计分析168

11.1.1 问题与数据168

11.1.2 实例解析168

11.1.3 设计类型简介171

11.1.4 统计分析方法172

11.2 析因设计定量资料的统计分析173

11.2.1 问题与数据173

11.2.2 实例解析173

11.2.3 设计类型简介176

11.2.4 统计分析方法176

11.3 嵌套设计定量资料的统计分析177

11.3.1 问题与数据177

11.3.2 实例解析178

11.3.3 设计类型简介179

11.3.4 统计分析方法180

11.4 重复测量设计定量资料的统计分析181

11.4.1 问题与数据181

11.4.2 实例解析183

11.4.3 设计类型简介194

11.4.4 统计分析方法194

第12章 单因素设计定性资料的统计分析196

12.1 横断面研究设计的2×2表资料196

12.1.1 问题与数据196

12.1.2 实例解析196

12.1.3 设计类型简介198

12.1.4 假设检验方法198

12.1.5 假设检验的步骤199

12.2 队列研究设计的2×2表资料199

12.2.1 问题与数据199

12.2.2 实例解析200

12.2.3 设计类型简介201

12.2.4 假设检验方法202

12.2.5 假设检验的步骤202

12.3 病例-对照研究设计的2×2表资料202

12.3.1 问题与数据202

12.3.2 实例解析203

12.3.3 设计类型简介204

12.3.4 假设检验方法204

12.3.5 假设检验的步骤205

12.4 配对研究设计的2×2表资料205

12.4.1 问题与数据205

12.4.2 实例解析206

12.4.3 设计类型简介207

12.4.4 假设检验方法208

12.4.5 假设检验的步骤208

12.5 双向无序的R×C表资料209

12.5.1 问题与数据209

12.5.2 实例解析209

12.5.3 设计类型简介211

12.5.4 统计分析方法211

12.6 结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料211

12.6.1 问题与数据211

12.6.2 实例解析212

12.6.3 设计类型简介214

12.6.4 统计分析方法214

12.7 双向有序且属性不同的R×C表资料214

12.7.1 问题与数据214

12.7.2 实例解析215

12.7.3 设计类型简介217

12.7.4 统计分析方法217

12.8 双向有序且属性相同的R×C表资料218

12.8.1 问题与数据218

12.8.2 实例解析218

12.8.3 设计类型简介219

12.8.4 统计分析方法219

12.9 原因变量为有序变量的R×2表资料220

12.9.1 问题与数据220

12.9.2 实例解析220

12.9.3 设计类型简介223

12.9.4 统计分析方法223

12.10 结果变量为有序变量的2×C表资料224

12.10.1 问题与数据224

12.10.2 实例解析224

12.10.3 设计类型简介225

12.10.4 统计分析方法226

第13章 多因素设计定性资料的统计分析227

13.1 结果变量为二值变量的高维列联表资料227

13.1.1 问题与数据227

13.1.2 实例解析227

13.1.3 设计类型简介233

13.1.4 统计分析方法233

13.2 结果变量为多值名义变量的高维列联表资料233

13.2.1 问题与数据233

13.2.2 实例解析234

13.2.3 设计类型简介239

13.2.4 统计分析方法239

13.3 结果变量为多值有序变量的高维列联表资料239

13.3.1 问题与数据239

13.3.2 实例解析240

13.3.3 设计类型简介242

13.3.4 统计分析方法243

13.4 具有重复测量设计的高维列联表资料243

13.4.1 问题与数据243

13.4.2 实例解析243

13.4.3 设计类型简介245

13.4.4 统计分析方法245

第5篇 变量之间相互与依赖关系的统计分析第14章 简单线性相关与回归分析249

14.1 问题与数据249

14.2 实例解析251

14.3 基本概念254

14.4 简单线性相关分析254

14.4.1 直线相关系数r的计算254

14.4.2 直线相关系数的假设检验255

14.4.3 总体相关系数ρ的置信区间255

14.5 Spearman秩相关分析255

14.5.1 秩相关系数rs的计算255

14.5.2 秩相关系数的假设检验256

14.6 简单线性回归分析256

14.6.1 回归方程的计算256

14.6.2 回归系数的假设检验257

14.6.3 总体回归系数β的置信区间257

14.6.4 总体均数μγ1x的置信区间和个体Y值的预测区间257

14.7 简单线性相关和回归分析的联系与区别258

14.7.1 简单线性相关和回归分析的联系258

14.7.2 简单线性相关和回归分析的区别258

14.8 应用简单线性相关和回归分析时的注意事项259

14.8.1 同质性问题259

14.8.2 应以专业知识为依据259

14.8.3 绘制散点（布）图259

第15章 多重线性回归与多重logistic回归分析260

15.1 多重线性回归分析260

15.1.1 问题与数据260

15.1.2 实例解析261

15.1.3 基本概念266

15.1.4 多重线性回归方程中的参数估计267

15.1.5 回归方程和偏回归系数的假设检验267

15.1.6 自变量的筛选方法267

15.1.7 回归诊断方法269

15.1.8 自变量作用大小的评价270

15.1.9 回归方程拟合效果的评价270

15.2 多重logistic回归分析271

15.2.1 问题与数据271

15.2.2 实例解析271

15.2.3 基本概念274

15.2.4 Logistic回归方程的参数估计和假设检验274

15.2.5 多重logistic回归分析中自变量的筛选方法275

15.2.6 回归模型的拟合优度检验275

第6篇 临床科研设计与统计分析中常见错误辨析与释疑第16章 统计表达与描述错误辨析与释疑279

16.1 平均指标与变异指标应用中存在的问题279

16.1.1 误用正态分布法描述偏态分布资料279

16.1.2 误用标准误作为变异指标描述定量资料280

16.2 相对数应用中存在的问题280

16.2.1 计算相对数时分母过小280

16.2.2 以“率”代替“比”282

16.2.3 数据的含义不明确283

16.3 统计表的编制中存在的问题284

16.3.1 统计表主谓语颠倒284

16.3.2 主次纵标目颠倒285

16.3.3 同一张表中表达多个不同的内容287

16.4 统计图的绘制中存在的问题288

16.4.1 误用复式条图表达应该使用线图表达的资料288

16.4.2 统计图坐标轴上的刻度值不符合数学原则289

第17章 实验设计错误辨析与释疑290

17.1 受试对象选取方面存在的问题290

17.2 与“四原则”有关的错误案例291

17.2.1 实验设计违反随机原则和均衡原则291

17.2.2 实验设计违反均衡原则292

17.2.3 实验设计违反对照原则293

第18章 定量资料统计分析方法应用错误辨析与释疑296

18.1 误用x2检验处理定量资料296

18.1.1 误用于处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料296

18.1.2 误用于处理单因素多水平设计定量资料296

18.2 忽视参数检验的前提条件297

18.3 误用配对设计定量资料t检验处理非配对设计定量资料297

18.3.1 误用于处理成组设计定量资料297

18.3.2 误用于处理具有一个重复测量的单因素设计定量资料298

18.3.3 误用于处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料299

18.4 误用成组设计定量资料t检验301

18.4.1 误用于处理单因素多水平设计定量资料301

18.4.2 误用于处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料302

18.4.3 误用于处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料303

18.4.4 误用于处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料304

18.5 误用t检验处理非单组、非配对、非成组设计定量资料305

18.5.1 误用于处理具有两个重复测量的三因素设计定量资料305

18.5.2 误用于处理两因素析因设计或嵌套设计定量资料306

18.5.3 误用于处理多因素非平衡组合实验定量资料308

18.6 误用成组设计定量资料U检验310

18.6.1 误用于处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料310

18.6.2 误用于处理单因素多水平设计定量资料310

18.7 误用配对设计和成组设计定量资料t检验处理多因素设计定量资料311

18.8 误用单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素312

18.8.1 误用于处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料312

18.8.2 误用于处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料313

18.8.3 误用于处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料314

18.8.4 误用于处理具有两个重复测量的三因素设计定量资料315

18.8.5 误用于处理具有三个重复测量的四因素设计定量资料316

18.8.6 误用于处理两因素析因设计或嵌套设计定量资料317

18.8.7 误用于处理多因素非平衡组合实验定量资料319

第19章 定性资料统计分析方法应用中的错误辨析与释疑321

19.1 忽视一般x2检验的前提条件321

19.2 误用x2检验分析结果变量为有序变量的单向有序列联表资料322

19.3 根据x2检验下相关性结论322

19.4 误用x2检验处理配对设计定性资料323

19.5 误用校正的x2检验取代Fisher精确检验324

19.6 误用Spearman秩相关分析取代一般x2检验324

19.7 误用x2检验处理结果变量为多值有序变量的高维列联表资料325

19.8 误用x2检验处理结果变量为多值名义变量的高维列联表资料325

19.9 误用x2检验处理结果变量为二值变量的高维列联表资料326

19.10 误用x2检验处理具有重复测量设计的高维列联表资料326

19.12 误用t检验处理定性资料328

19.13 未进行统计分析便得出结论328

19.14 误用Spearman秩相关分析取代一致性检验329

19.15 误用Wilcoxon秩和检验处理定性资料329

19.16 列表格式错误导致无法进行一致性检验330

第20章 相关与回归分析方法应用错误辨析与释疑331

20.1 简单线性相关与回归分析中的错误辨析与释疑331

20.1.1 相关分析中违反同质性原则331

20.1.2 未绘制散点（布）图就盲目进行相关分析332

20.1.3 相关性分析的结果与结论不吻合332

20.1.4 散点（布）图不呈直线趋势，仍进行线性相关分析332

20.1.5 盲目地进行包含异常点数据的相关与回归分析333

20.1.6 未对截距和斜率进行假设检验334

20.1.7 对定性变量或非正态变量进行直线相关分析334

20.2 多重回归分析中的错误辨析与释疑335

20.2.1 多重logistic回归分析变量筛选策略错误335

20.2.2 多重回归分析中只使用一种自变量筛选方法338

20.2.3 最终的多重logistic回归方程中包含无统计学意义的自变量339

20.2.4 未对定性变量赋哑变量340

20.2.5 使用logistic回归分析处理结果变量为定量变量的资料342

20.2.6 使用多重线性回归分析结果变量为定性变量的资料343

20.2.7 多重回归模型中使用P值大小评价各自变量的作用344

参考文献345

附录 胡良平统计学专著及其配套软件简介346