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第一章 绪论1

第一节 概述1

第二节 医学统计资料的来源与分类3

第三节 统计学常用的基本概念5

第四节 统计工作的基本步骤8

思考与练习10

第二章 数值变量的描述性统计11

第一节 频数分布11

第二节 集中趋势13

第三节 离散趋势17

第四节 正态分布19

第五节 医学参考值的估计22

第六节 SAS程序23

思考与练习24

第三章 分类变量的描述性统计26

第一节 常用的比例指标及其意义26

第二节 相对危险度与优势比27

第三节 率的标准化法29

第四节 动态数列32

第五节 比例指标应用时的注意事项34

第六节 SAS程序35

思考与练习36

第四章 抽样误差与区间估计37

第一节 均数的抽样误差37

第二节 均数抽样误差的分布——t分布39

第三节 总体均数的可信区间估计40

第四节 方差的抽样误差与可信区间估计41

第五节 率的抽样误差与可信区间估计41

思考与练习43

第五章 假设检验44

第一节 假设检验的基本思想44

第二节 假设检验的基本步骤46

第三节 未知总体与已知总体均数的比较47

第四节 配对设计资料均数的比较48

第五节 两组完全随机设计资料的方差齐性检验50

第六节 完全随机设计两总体均数的比较51

第七节 正态性检验54

第八节 假设检验中的两类错误与检验效能56

第九节 SAS程序57

思考与练习59

第六章 X2检验60

第一节 X2分布60

第二节 拟合优度检验61

第三节 独立性检验63

第四节 趋势检验70

第五节 多个四格表的联合分析71

第六节 四格表的费歇尔精确概率检验72

第七节 SAS程序73

思考与练习74

第七章 二项分布与泊松分布76

第一节 二项分布的概念76

第二节 二项分布的性质78

第三节 二项分布的应用80

第四节 泊松分布的概念82

第五节 泊松分布的性质83

第六节 Poisson分布的应用85

第七节 SAS程序89

思考与练习90

第八章 方差分析（一）：单向方差分析92

第一节 方差分析的基本思想92

第二节 方差分析的步骤95

第三节 平均值之间的多重比较96

第四节 方差分析的假定条件和数据变换99

第五节 SAS程序100

思考与练习101

第九章 方差分析（二）：双向方差分析103

第一节 随机区组设计的方差分析103

第二节 两因素析因设计资料的方差分析105

第三节 两因素析因设计方差分析中的多重比较109

第四节 裂区设计资料的方差分析111

第五节 SAS程序114

思考与练习116

第十章 方差分析（三）：重复测量资料的方差分析118

第一节 重复测量资料方差分析对协方差阵的要求118

第二节 单因素重复测量资料的方差分析119

第三节 两因素重复测定资料的方差分析122

第四节 趋势分析125

第五节 SAS程序130

思考与练习132

第十一章 非参数检验134

第一节 两组配对设计资料的比较134

第二节 两样本成组比较137

第三节 多个样本之间的比较140

第四节 Ridit分析144

第五节 SAS程序147

思考与练习149

第十二章 生存时间资料的非参数分析方法150

第一节 生存时间资料的特点150

第二节 小样本生存率的Kaplan-Meier估计154

第三节 大样本生存率的寿命表法估计156

第四节 生存曲线比较的假设检验157

第五节 SAS程序161

思考与练习162

第十三章 诊断试验的评价164

第一节 贝叶斯公式164

第二节 诊断试验中常用的评价指标165

第三节 ROC曲线170

第四节 决策分析及其有关问题173

第五节 SAS与SPSS软件实现ROC分析176

思考与练习177

第十四章 直线回归与相关179

第一节 直线回归179

第二节 直线相关185

第三节 Spearman秩相关188

第四节 SAS程序190

思考与练习191

第十五章 多元线性回归与相关192

第一节 多元线性回归模型192

第二节 回归系数的假设检验194

第三节 回归方程的评价196

第四节 选择回归变量的方法198

第五节 回归诊断199

第六节 多元线性相关200

第七节 应用线性回归分析时需注意的问题201

第八节 SAS程序202

思考与练习202

第十六章 logistic回归204

第一节 logistic回归的模型结构204

第二节 回归参数的估计及其假设检验205

第三节 回归参数的解释207

第四节 回归模型拟合情况的分析208

第五节 应用logistic回归时值得注意的几个问题210

第六节 匹配设计资料的logistic回归213

第七节 SAS程序217

思考与练习218

第十七章 多项反应模型220

第一节 多项反应logit模型220

第二节 有序反应变量的累积logit模型224

第三节 累积logit模型的参数解释226

第四节 其它有序回归模型228

第五节 SAS程序229

思考与练习230

第十八章 对数线性模型232

第一节 概述232

第二节 二维列联表对数线性模型234

第三节 三维列联表对数线性模型240

第四节 模型的选择244

第五节 SAS程序246

思考与练习247

第十九章 Cox比例风险模型249

第一节 模型结构与参数估计249

第二节 回归模型的应用251

第三节 基准风险和生存函数的估计253

第四节 比例风险假设的检验256

第五节 时依协变量258

第六节 SAS程序258

思考与练习259

第二十章 威布尔回归模型261

第一节 威布尔回归模型的结构261

第二节 威布尔回归模型的应用263

第三节 SAS程序266

思考与练习268

第二十一章 判别分析269

第一节 Bayes线性判别269

第二节 假设检验及变量的筛选275

第三节 Bayes两类判别278

第四节 Fisher线性判别280

第五节 SAS程序285

思考与练习286

第二十二章 聚类分析287

第一节 聚类统计量及其归类方法287

第二节 系统聚类法291

第三节 有序样品聚类法293

第四节 SAS程序297

思考与练习298

第二十三章 主成分分析299

第一节 概述299

第二节 主成分的求法300

第三节 主成分的选取302

第四节 主成分实际意义的解释303

第五节 主成分分析的应用304

第六节 SAS程序309

思考与练习310

第二十四章 因子分析312

第一节 因子分析模型312

第二节 因子分析模型的参数估计314

第三节 因子得分319

第四节 因子分析的应用321

第五节 SAS程序322

思考与练习322

第二十五章 生物检定323

第一节 剂量与反应的关系323

第二节 半数致死量的确定327

第三节 生物等效性的检定330

第四节 SAS程序335

思考与练习336

第二十六章 实验设计337

第一节 医学科研设计的基本要素与设计原则337

第二节 随机化分组方法340

第三节 几种简单的样本含量估计方法342

第四节 常用的几种设计方案343

第五节 新药临床试验与评价355

第六节 SAS程序358

思考与练习359

第二十七章 序贯设计与分析361

第一节 质反应变量的序贯实验361

第二节 量反应变量的序贯设计与分析366

第三节 成组序贯设计与分析369

第四节 SAS程序373

思考与练习374

第二十八章 流行病学研究中的统计方法375

第一节 横断面研究375

第二节 病例-对照研究378

第三节 队列研究的设计与观察指标382

思考与练习384

第二十九章 生命统计386

第一节 出生统计指标386

第二节 死亡统计指标388

第三节 寿命表的编制390

第四节 生存质量与健康预期寿命表396

第五节 国际疾病分类398

第六节 SAS程序401

思考与练习403

附录一 统计用表404

附录二 参考文献423

附录三 英汉名词对照表426

附录四 汉英名词对照表436