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上篇 统计学内容概要3

第1章 统计表达与描述3

1.1 资料类型3

1.1.1 现代划分方法3

1.1.2 划分方法的本质4

1.1.3 资料类型转换4

1.2 定量资料的统计描述5

1.2.1 对称分布资料6

1.2.2 非对称分布资料8

1.2.3 其他常用描述性统计指标10

1.3 定性资料的统计描述13

1.3.1 二分类资料13

1.3.2 多分类资料13

1.3.3 相对数14

1.4 正态分布及其应用17

1.4.1 概念17

1.4.2 性质18

1.4.3 应用20

1.5 统计表23

1.5.1 构成及要求23

1.5.2 种类23

1.6 统计图24

1.6.1 构成及要求24

1.6.2 常用种类及应用24

1.7 本章小结29

第2章 实验设计30

2.1 科研设计概述30

2.1.1 概念与目的30

2.1.2 内容30

2.2 统计研究设计概述30

2.2.1 要点及注意事项30

2.2.2 设计方案是否完善的评价标准31

2.3 统计研究设计类型概况31

2.3.1 观察性研究设计32

2.3.2 实验性研究设计32

2.4 统计研究设计中的概念37

2.4.1 因素与水平37

2.4.2 组别与处理38

2.4.3 指标、项目与效应39

2.4.4 变量、自变量与因变量39

2.4.5 交互作用、协同作用与拮抗作用40

2.4.6 平衡设计与非平衡设计41

2.5 实验设计要点概述41

2.5.1 意义42

2.5.2 原理42

2.5.3 三要素42

2.5.4 四原则43

2.5.5 设计类型44

2.6 树立正确的科研工作指导思想45

2.7 本章小结48

第3章 定量资料统计分析50

3.1 单组设计50

3.1.1 设计类型50

3.1.2 统计分析方法51

3.1.3 实例分析53

3.2 配对设计55

3.2.1 设计类型55

3.2.2 统计分析方法55

3.2.3 实例分析55

3.3 成组设计57

3.3.1 设计类型57

3.3.2 统计分析方法58

3.3.3 实例分析59

3.4 单因素k（k≥3）水平设计64

3.4.1 设计类型64

3.4.2 统计分析方法64

3.4.3 实例分析65

3.5 单因素设计的其他内容71

3.5.1 正态性检验71

3.5.2 方差齐性检验73

3.5.3 单因素k水平设计定量资料组间均数差别的多重比较73

3.6 随机区组设计74

3.6.1 设计类型74

3.6.2 统计分析方法74

3.6.3 实例分析75

3.7 析因设计79

3.7.1 设计类型79

3.7.2 统计分析方法80

3.7.3 实例分析81

3.8 嵌套设计84

3.8.1 设计类型84

3.8.2 统计分析方法85

3.8.3 实例分析86

3.9 重复测量设计93

3.9.1 设计类型93

3.9.2 统计分析方法93

3.9.3 实例分析94

3.10 本章小结110

第4章 定性资料统计分析112

4.1 横断面研究设计的2×2表资料112

4.1.1 特点及分析方法112

4.1.2 实例分析113

4.1.3 SAS程序与结果解释113

4.2 队列研究设计的2×2表资料115

4.2.1 特点及分析方法115

4.2.2 实例分析115

4.2.3 SAS程序与结果解释116

4.2.4 值得注意的问题117

4.3 病例-对照研究设计的2×2表资料117

4.3.1 特点及分析方法117

4.3.2 实例分析118

4.3.3 SAS程序与结果解释118

4.4 配对研究设计的2×2表资料119

4.4.1 特点及分析方法119

4.4.2 实例分析120

4.4.3 SAS程序与结果解释120

4.5 双向无序的R×C表资料122

4.5.1 特点及分析方法122

4.5.2 实例分析122

4.5.3 SAS程序与结果解释123

4.6 结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料123

4.6.1 特点及分析方法123

4.6.2 实例分析124

4.6.3 SAS程序与结果解释124

4.7 原因变量为有序变量结果变量为二值变量的R×C表资料125

4.7.1 特点及分析方法125

4.7.2 实例分析126

4.7.3 SAS程序与结果解释126

4.8 双向有序且属性不同的R×C表资料127

4.8.1 特点及分析方法127

4.8.2 实例分析128

4.8.3 SAS程序与结果解释128

4.9 双向有序且属性相同的R×C表资料130

4.9.1 特点及分析方法130

4.9.2 实例分析131

4.9.3 SAS程序与结果解释131

4.9.4 需要注意的几点问题133

4.10 结果变量为二值变量的高维列联表资料133

4.10.1 特点及分析方法133

4.10.2 实例分析133

4.10.3 SAS程序与结果解释134

4.11 结果变量为多值名义变量的高维列联表资料137

4.11.1 特点及分析方法137

4.11.2 实例分析137

4.11.3 SAS程序与结果解释137

4.12 结果变量为多值有序变量的高维列联表资料140

4.12.1 特点及分析方法140

4.12.2 实例分析140

4.12.3 SAS程序与结果解释140

4.13 具有重复测量设计的高维列联表资料142

4.13.1 特点及分析方法142

4.13.2 实例分析142

4.13.3 SAS程序与结果解释143

4.13.4 注意事项144

4.14 本章小结144

第5章 简单相关回归分析及多重回归分析145

5.1 简单线性相关与回归145

5.1.1 基本概念145

5.1.2 简单线性相关分析145

5.1.3 Spearman秩相关分析146

5.1.4 简单线性回归分析147

5.1.5 简单线性相关和回归的联系与区别149

5.1.6 注意事项150

5.1.7 应用举例151

5.2 多重线性回归154

5.2.1 基本概念154

5.2.2 回归方程的计算154

5.2.3 回归方程和偏回归系数的假设检验154

5.2.4 自变量的筛选方法155

5.2.5 回归诊断方法157

5.2.6 自变量作用大小的评价158

5.2.7 应用举例158

5.3 多重Logistic回归164

5.3.1 基本概念164

5.3.2 参数估计和假设检验165

5.3.3 自变量的筛选方法165

5.3.4 回归模型的拟合优度检验165

5.3.5 应用举例166

5.4 本章小结169

下篇 统计学应用中常见错误辨析与释疑第6章 统计表达与描述错误辨析与释疑173

6.1 误用有序资料取代定量资料173

6.2 平均指标与变异指标应用中存在的问题174

6.2.1 误用正态分布法描述偏态分布资料174

6.2.2 误用标准误作为变异指标描述定量资料175

6.3 相对数应用中存在的问题176

6.3.1 计算相对数分母过小176

6.3.2 比和率混淆使用176

6.4 统计表中存在的问题177

6.4.1 主谓语颠倒177

6.4.2 主次标目颠倒178

6.4.3 绝对数与相对数交叉出现178

6.4.4 计算相对数时分母过小179

6.5 统计图中存在的问题180

6.5.1 误用复式条图表达适合用线图表达的资料180

6.5.2 误用普通线图表达适合绘制条图的资料181

6.5.3 条图的直条间未留空隙183

6.6 本章小结184

第7章 实验设计错误辨析与释疑186

7.1 与“三要素”有关的实验设计错误案例186

7.1.1 受试对象的交代不具体，缺乏样本含量的概念186

7.1.2 受试对象的选取违背同质性原则，不具有代表性187

7.1.3 选取的部分受试对象与研究目的无关188

7.2 与“四原则”有关的实验设计错误案例188

7.2.1 实验设计违反随机原则188

7.2.2 设置了多余的对照组190

7.2.3 未设置对照组196

7.2.4 实验设计违反均衡原则197

7.2.5 实验设计对照不全201

7.3 与“设计类型”有关的实验设计错误案例214

7.3.1 误用局部设计代替整体设计214

7.3.2 缺乏实验设计类型的概念218

7.4 本章小结219

第8章 定量资料统计分析方法应用中的错误辨析与释疑224

8.1 误用χ2检验处理定量资料224

8.2 忽视参数检验应用的前提条件226

8.3 误用配对设计定量资料t检验处理成组设计定量资料228

8.4 误用t检验处理单因素k（k≥3）水平设计定量资料229

8.5 误用配对设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的单因素设计定量资料230

8.6 误用配对设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料232

8.7 误用成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料233

8.8 误用成组设计定量资料U检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料235

8.9 误用配对设计和成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料235

8.10 误用成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料238

8.11 误用配对设计定量资料t检验处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料238

8.12 误用成组设计定量资料t检验处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料239

8.13 误用t检验处理具有两个重复测量的三因素设计定量资料240

8.14 误用t检验处理两因素析因设计或嵌套设计定量资料242

8.15 误用t检验处理三因素析因设计或嵌套设计定量资料244

8.16 误用t检验处理多因素非平衡组合实验定量资料245

8.17 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析及t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料248

8.18 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料249

8.19 误用SNK检验处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料250

8.20 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料251

8.21 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理两因素析因设计或嵌套设计定量资料252

8.22 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理三因素析因设计或嵌套设计定量资料255

8.23 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理多因素非平衡组合实验定量资料256

8.24 数据不符合数学逻辑259

8.25 统计分析计算错误260

8.26 本章小结261

第9章 定性资料统计分析方法应用中的错误辨析与释疑262

9.1 忽视一般χ2检验的前提条件262

9.2 误用t检验处理定性资料263

9.3 误用一般χ2检验代替秩和检验处理结果变量为有序变量的R×C表资料263

9.4 原因变量是有序变量结果变量为二值变量的R×C表资料分析中存在的错误265

9.5 误用一般χ2检验得出相关性结论267

9.6 未使用统计分析方法而得出结论269

9.7 误用Spearman秩相关分析双向有序且属性相同的R×C表资料270

9.8 误用一般χ2检验分析结果变量为二值变量的高维列联表资料271

9.9 误用一般χ2检验分析结果变量为多值有序变量的高维列联表资料273

9.10 误用一般χ2检验分析结果变量为多值名义变量的高维列联表资料274

9.11 误用一般χ2检验分析具有重复测量设计的高维列联表资料275

9.12 误用Fisher精确检验分析具有重复测量设计的高维列联表资料278

9.13 本章小结279

第10章 简单相关回归及多重回归分析方法应用中的错误辨析与释疑280

10.1 简单线性相关与回归中的错误辨析与释疑280

10.1.1 将接受不同处理或条件不同的几组受试对象放在一起进行相关分析280

10.1.2 散点图并不反映直线趋势，仍进行直线相关分析281

10.1.3 对定性变量或非正态变量进行直线相关分析282

10.1.4 应用直线相关分析得出没有实际意义的结论284

10.1.5 误用简单相关分析取代复相关分析或多重线性回归分析285

10.1.6 使用Logistic回归得出直线相关系数286

10.2 多重回归中的错误辨析与释疑286

10.2.1 使用多重线性回归分析结果变量为定性变量的资料286

10.2.2 未对多值名义的自变量产生哑变量289

10.2.3 最终的多重Logistic回归方程中包含无统计学意义的自变量290

10.2.4 将单变量分析的结果作为筛选自变量的依据291

10.2.5 多重回归分析中只使用一种自变量筛选方法294

10.2.6 回归系数与优势比的估计值相矛盾295

10.2.7 使用二值变量的Logistic回归处理结果变量为多值名义变量的资料296

10.2.8 Logistic回归中优势比95%置信区间的上限为无穷大297

10.3 本章小结298

附录 胡良平统计学专著及配套软件简介300