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1 概述1

1.1 分类数据1

1.2 尺度1

1.3 分析策略2

2 2×2表4

2.1 概述4

2.2 临床试验实例4

2.3 精确检验法9

2.4 百分数的差数及其可信区间11

2.5 Pearson相关系数12

2.6 比数比与相对危险度12

2.7 配对资料四格表14

3 多层2×2表17

3.1 概述17

3.2 Mantel-Haenszel检验17

4 2×r表和多层2×r表23

4.1 2×r表23

4.2 结果尺度为次数的数据27

4.3 多层2×r表29

5 行×列表34

5.1 行和列变量都是名义变量34

5.2 行为名义变量列为顺序变量37

5.3 行与列都是顺序变量43

5.4 精确检验法47

5.5 行×列表中关于联系的尺度49

5.6 多层行×列表54

6.1 两样本秩和检验(Wilcoxon-Mann-Whitney法)57

6 非参数方法的CMH解法57

6.2 完全随机化设计资料的检验(H检验)61

6.3 随机区组设计资料的检验(M检验)65

6.4 随机区组资料的调整秩和检验(Aligned Ranks Test)68

6.5 平衡不完全区组设计资料的Durbin检验70

6.6 协方差的秩检验(ANCOVA)72

6.7 补充内容75

7 非条件logistic回归78

7.1 两分类反应变量的logistic回归78

7.2 多分类无序自变量的logistic回归--实例87

7.3 连续型数值自变量的logistic回归--实例90

7.4 多分类有序反应变量的logistic回归95

7.5 多分类无序反应变量的logistic回归99

8 条件logistic回归107

8.1 概述107

8.2 配对前瞻性研究107

8.3 交叉设计研究115

8.4 配伍回顾性研究123

9.1 基本概念134

9 logistic回归在半数效量分析中的应用134

9.2 实例135

9.3 两种药物比较141

9.4 可信区间估计149

10 加权最小二乘法152

10.1 加权最小二乘法152

10.2 模型参数化157

10.3 用CATMOD过程作加权最小二乘法分析158

11 重复测定数据的回归分析175

11.1 引言175

11.2 二分类反应变量176

11.3 两个中心(群体)、3种药物的试验182

11.4 两个总体多项反应189

11.5 广义估计方程194

12 对数线性模型206

12.1 概述206

12.2 2×2表资料的分析208

12.3 R×C表资料的分析212

12.4 二维列联表对数线性模型214

12.5 三维列联表对数线性模型219

12.6 logistic回归模型与对数线性模型的联系229

13 分段生存数据的统计分析236

13.1 分段生存数据生存率的寿命表估计法236

13.2 Mantel-Cox X2检验240

13.3 分段指数模型243

附录249

附表1 等级总和数临界值(双侧检验)249

附表2 H值与概率对照表251

附表3 M值的界限值254