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第一章　绪论　1

第一节　中医药统计学概述　1

一、统计学与中医药统计学的定义　1

二、统计学的发展简史　1

三、统计学的基本思想、研究方法和特点　1

四、中医药统计学的主要内容2

第二节　统计工作的基本步骤2

一、研究设计2

二、收集资料2

三、整理资料3

四、分析资料3

第三节　统计指标与资料的分类3

一、变量与变量值3

二、变量转换4

三、统计资料的分类4

第四节　统计学的几个基本概念5

一、同质与变异5

二、总体与样本5

三、参数与统计量5

四、误差5

五、概率6

第五节　如何学习中医药统计学6

一、思想重视6

二、观念正确7

三、方法得当7

第二章　统计描述　8

第一节　频数分布8

一、频数表8

二、频数图10

三、频数表和频数图的用途11

第二节　数值资料的统计描述　12

一、集中趋势的统计描述12

二、离散趋势的统计描述15

第三节　分类资料的统计描述17

一、分类资料的相对数描述指标　18

二、率的标准化　21

第四节　统计表和统计图　23

一、统计表　23

二、统计图　25

第五节　例题和SPSS电脑实验27

第三章　概率分布　29

第一节　正态分布　29

一、正态分布的概念和特征　29

二、正态分布面积分布规律　30

三、正态分布的应用　31

第二节　二项分布和Poisson分布　31

一、二项分布　31

二、Poisson分布　34

第三节　抽样分布35

一、t分布35

二、x2分布36

三、F分布36

第四节 医学参考值范围的制定37

第五节　例题和SPSS电脑实验38

第四章　参数估计与假设检验　40

第一节　参数估计40

一、抽样误差与标准误40

二、总体均数的估计41

三、总体率的估计42

第二节　假设检验43

一、假设检验的基本思想43

二、假设检验的步骤43

三、假设检验的两类错误44

四、假设检验的注意事项45

五、假设检验的分类47

六、常用假设检验方法的选择47

第三节　正态性检验与数据转换48

一、正态性检验48

二、数据转换49

第四节　例题和SPSS电脑实验50

第五章　t检验　52

第一节　样本均数与总体均数比较的t检验52

第二节　配对设计资料比较的t检验53

第三节　两独立样本均数比较的t检验54

一、两小样本均数的比较54

二、两大样本均数的比较（u检验）55

三、方差不齐时的t检验55

四、两样本几何均数的比较56

第四节　例题和SPSS电脑实验57

第六章　方差分析　59

第一节　方差分析概述59

一、方差分析的基本思想59

二、方差分析的应用条件61

第二节　单因素和双因素方差分析62

一、完全随机设计的单因素方差分析62

二、随机区组设计的方差分析65

三、多个样本均数间的多重比较67

第三节　多因素方差分析69

一、拉丁方设计的三因素方差分析69

二、交叉设计的方差分析70

三、析因设计的方差分析　72

四、正交设计的方差分析75

第四节　重复测量资料的方差分析78

一、一元方差分析78

二、多元方差分析80

三、注意事项81

第五节　例题和SPSS电脑实验81

第七章　双变量相关与回归分析　88

第一节　直线相关88

一、直线相关的概念及应用条件88

二、相关系数的意义及计算88

三、相关系数的假设检验89

四、直线相关分析的步骤89

五、注意事项90

第二节　秩相关90

第三节　直线回归91

一、直线回归的概念91

二、直线回归分析的应用条件91

三、直线回归分析的一般步骤92

四、直线回归方程及其求法92

五、直线回归方程和回归系数的假设检验92

六、决定系数94

七、在X实测范围内绘制出回归直线94

八、残差分析94

九、直线回归方程的应用94

十、回归分析效果的评价95

十一、注意事项96

十二、直线相关与回归的区别与联系97

第四节　曲线拟合97

一、曲线直线化的意义97

二、常用的非线性函数97

三、利用线性回归拟合曲线的一般步骤98

第五节　例题和SPSS电脑实验99

第八章　x2检验　102

第一节　x2检验概述102

一、x2检验的基本思想102

二、x2检验的基本公式102

第二节　独立样本四格表资料的x2检验103

一、不校正的x2检验103

二、校正的x2检验104

第三节 四格表资料的Fisher确切概率法105

第四节　独立样本多个率和构成比资料的x2检验106

一、多个样本率比较的x2检验107

二、多个构成比比较的x2检验107

三、行×列表资料x2检验的注意事项108

四、多重比较108

第五节　配对设计分类资料的x2检验109

一、配对设计分类资料概述109

二、配对设计分类资料分析方法110

三、配对设计四格表资料的假设检验111

四、配对设计k×k表资料的假设检验113

第六节　行×列表资料假设检验方法选择114

一、双向无序的行×列表114

二、单向有序的行×列表114

三、双向有序属性相同的行×列表115

四、双向有序属性不同的行×列表115

第七节　拟合优度的x2检验115

一、单个样本两个或多个构成比的分析116

二、二项分布的拟合优度检验116

第八节　多维分类资料的CMH统计分析117

第九节　例题和SPSS电脑实验119

第九章　基于秩次的非参数检验　123

第一节　非参数检验概述123

一、非参数检验123

二、秩和检验123

第二节　配对设计资料的符号秩和检验124

第三节　完全随机设计两样本比较的秩和检验125

一、两组数值变量资料的秩和检验125

二、两组有序分类变量资料（等级资料）的秩和检验126

第四节　完全随机设计多个样本比较的秩和检验126

一、多组数值变量资料的秩和检验127

二、多组有序分类变量资料的秩和检验127

第五节 随机区组设计资料的秩和检验128

第六节　多个样本两两比较的秩和检验130

一、完全随机设计多个样本间的多重比较130

二、随机区组设计资料的两两比较131

第七节　例题和SPSS电脑实验132

第十章　实验设计　134

第一节 实验设计的基本要素与基本原则134

一、实验设计的基本要素134

二、实验设计的基本原则135

第二节　常用实验设计类型138

一、完全随机设计138

二、配对设计139

三、随机区组设计140

四、拉丁方设计140

五、交叉设计141

六、析因设计142

七、正交设计144

八、重复测量设计147

第三节　临床试验设计简述148

一、临床试验设计的原则148

二、双盲临床试验操作步骤149

三、新药临床试验的分期150

四、临床试验的统计分析数据集150

五、临床试验统计分析151

第四节　样本含量的估计152

一、样本均数与总体均数比较时样本含量的估计方法152

二、配对设计和交叉设计数值资料样本含量（对子数）的估计方法153

三、完全随机设计的两样本均数比较时样本含量估计方法153

四、完全随机设计多个样本均数比较时样本含量估计方法153

五、样本率与总体率比较时的样本含量估计方法154

六、配对设计分类资料样本含量估计方法154

七、完全随机设计两样本率比较时的样本含量估计方法155

八、完全随机设计多个样本率比较样本含量的估计方法155

九、直线相关分析的样本含量估计方法156

十、多因素分析样本含量的估计方法156

十一、生存分析样本含量的估计156

第五节　例题和SPSS电脑实验156

第十一章　调查设计　158

第一节　概述158

一、确定调查对象和调查指标158

二、确定调查方法158

三、常用的概率抽样方法158

四、抽样调查的主要偏倚及其控制措施159

五、确定样本含量159

六、确定资料收集方式159

七、编制调查表或调查问卷160

八、制定资料整理分析计划160

九、制定调查的组织计划和质量控制方案160

第二节　调查问卷设计161

一、问卷的设计要求161

二、问卷方式161

三、统计尺度162

四、问卷设计162

五、调查表举例163

六、量表的应用164

第三节　调查问卷的质量评价164

一、信度165

二、效度167

三、信度和效度的关系168

四、反应度168

五、实用性和可接受性168

六、SPSS统计软件实现效度与信度的分析168

第四节　样本含量的估计169

一、单纯随机抽样和系统抽样时样本含量的估计169

二、分层随机抽样时样本含量的估计 170

三、整群抽样时样本含量的估计171

第十二章　协方差分析　172

第一节　协方差分析概述172

一、协方差分析的基本思想172

二、协方差分析的应用条件172

三、协方差分析的基本步骤172

第二节　协方差分析的应用176

一、完全随机设计协方差分析176

二、配伍组设计协方差分析176

第三节　例题和SPSS电脑实验178

第十三章　多重线性回归分析　181

第一节　多重线性回归181

一、多重线性回归方程181

二、多重线性回归方程的建立181

三、多重线性回归方程的检验182

第二节　自变量的选择184

一、选择自变量的标准与原则184

二、选择自变量的常用算法184

第三节　多重线性回归的应用及其注意事项185

一、多重线性回归的应用185

二、各自变量作用大小的评价186

三、应用多重线性回归时的注意事项186

第四节　例题和SPSS电脑实验187

第十四章　Logistic回归分析　188

第一节　Logistic回归分析概述188

一、Logistic回归模型188

二、Logistic回归参数的估计及其意义189

三、Logistic回归模型与回归系数的假设检验190

四、标准偏回归系数190

五、Logistic回归模型的拟合优度191

六、Logistic回归模型的预测准确度191

七、Logistic回归的样本含量191

八、共线性问题191

九、异常值与强影响案例191

十、筛选自变量与建立好的回归模型192

十一、Logistic回归的应用192

第二节　非条件Logistic回归192

一、二分类资料的Lcgistic回归192

二、多分类资料的Logistic回归195

第三节　条件Logistic回归198

一、1∶1配对资料的条件Logistic回归198

二、1∶m匹配资料的条件Logistic回归199

三、关于Logistic回归的几点说明199

第四节　例题与SPSS实验199

第十五章　生存分析　204

第一节　生存分析概述204

一、生存资料的基本概念204

二、生存分析的基本概念与用途204

三、生存分析的主要内容和基本方法 205

四、生存分析的常用指标205

第二节 生存资料的统计描述206

一、乘积极限法206

二、寿命表法207

第三节　生存率的估计208

一、乘积极限法208

二、寿命表法208

三、尾部数据生存率可信区间的估计209

第四节　生存曲线的比较209

一、对数秩检验210

二、Breslow检验211

三、Gehan比分检验　211

四、生存时间比较的假设检验注意事项213

第五节　Cox比例风险回归模型213

一、Cox模型的基本原理213

二、参数估计214

三、假设检验215

四、因素筛选与最佳模型的建立215

五、应用实例216

六、Cox回归PH假定的判定方法218

七、Cox回归与多元线性回归、Logistic回归的比较219

第六节　例题和SPSS电脑实验219

第十六章　聚类分析和判别分析　222

第一节　聚类分析222

一、聚类分析概述222

二、系统聚类223

三、K类中心聚类224

四、两步聚类224

五、讨论226

第二节　判别分析227

一、Fisher判别分析法227

二、Bayes判别分析法229

三、逐步判别分析法230

四、讨论　231

第三节　例题和SPSS电脑实验231

第十七章　主成分分析与因子分析　233

第一节　主成分分析233

一、主成分分析的数学模型233

二、主成分的求法233

三、主成分的性质234

四、主成分个数的确定234

五、主成分得分的计算235

六、主成分分析的主要应用236

第二节　因子分析236

一、因子分析的数学模型236

二、因子模型的性质237

三、因子载荷阵的求解及公因子数目的确定237

四、因子旋转237

五、因子得分238

六、因子分析的几点注意239

第三节　例题和SPSS电脑实验240

第十八章　Meta分析　243

第一节　Meta分析概述243

一、Meta分析的用途243

二、Meta分析的方法和步骤243

第二节　Meta分析的基本统计方法244

一、效应指标的选择和表达244

二、异质性检验和模型的选择245

三、合并效应量的估计与统计推断245

四、敏感性分析与亚组分析250

五、Meta分析应用注意事项250

附录A　统计用表252

附表1 百分率的95％可信区间252

附表2　Poisson分布总体均数的可信区间253

附表3　q界值表254

附表4　q′检验界值表255

附表5　r界值表256

附表6　rs界值表257

附表7　T界值表（配对比较的符号秩和检验用）258

附表8　T界值表（两样本比较的秩和检验用）259

附表9　H界值表（三样本比较的秩和检验用）260

附表10　M界值表（随机区组比较的秩和检验用）261

附表11　？值表（多个样本均数比较时所需样本含量的估计用）α＝0.05，β＝0.10　262

附表12　λ值表（多组样本率检验时所需样本含量估计用）264

附表13　随机数字表265

附表B　希腊字母表266

附表C　常用统计符号267

主要参考文献270