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医用统计方法（第三版）
作者：
 金丕焕 陈峰 主编
定价：
98.00元
页数：
761页
ISBN：
978-7-309-06530-5/R.1076
字数：
1180千字
开本：
16 开
装帧：
平装
出版日期：
2009年11月 　　　　　　
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内容提要

       医用统计方法(第三版)已被列为教育部“十一五”国家重点规划教材。它是国内著名统计学专家根据历年教学、科研中的应用及近年来发展十分迅速的统计理论与方法编写而成。该书重点介绍各种统计方法的意义、原理、计算原则、适用条件及结果解释等，同时也增加了计算机在统计学中的应用内容。并突出分类数据在医学上的重要应用，以及临床研究工作必须应用的临床试验设计、医学检验指标的正确性和一致性的分析方法及成组序贯检验等内容。全书内容新颖、丰富，文字浅显、易懂，是一本颇具实用性的统计学教材和参考书。

作者简介

书摘

       目 录
      
       第一章 绪论
       第一节 统计方法在医学科学研究及疾病防治工作中的作用
       第二节 统计研究的对象
       第三节 几个基本概念
       第四节 正确运用统计学的观点与思想方法
       第五节 统计方法的正确应用
      
       第二章 统计资料的收集和整理
       第一节 统计资料的来源
       第二节 统计资料的记录和贮存
      
       第三章 平均数与变异指标
       第一节 算术均数和几何均数
       第二节 中位数和百分位数
       第三节 标准差
       第四节 正态分布
       第五节 医学参考值范围的估计
      
       第四章 均数的抽样误差与t分布
       第一节 均数的抽样误差
       第二节 总体均数的可信区间与t分布
      
       第五章 两均数差别的统计学意义检验
       第一节 统计学意义检验的基本步骤
       第二节 样本均数和总体均数差别的统计学意义检验
       第三节 配对样本差值均数的t检验
       第四节 两样本均数差别的统计学意义检验
       第五节 方差不齐时两样本均数差别的统计学意义检验（t′检验）
       第六节 两种检验与两类错误
       第七节 正态性检验
      
       第六章 方差分析（一）
       第一节 方差分析的基本概念
       第二节 完全随机设计资料的方差分析
       第三节 随机区组设计资料的方差分析
       第四节 均数间的相互比较
       第五节 几个处理组均数与一个对照组均数比较
       第六节 拉丁方设计资料的方差分析
       第七节 方差齐性检验
       第八节 近似F检验
       第九节 方差分析中的数据转换
      
       第七章 方差分析（二）
       第一节 2×2析因实验设计
       第二节 “2 3 设计”或“2×2×2设计”
       第三节 次级组样本含量不相等的实验
       第四节 不同模型资料的F检验
      
       第八章 正交试验设计方差分析
       第一节 两水平正交试验
       第二节 三水平及其他正交试验
       第三节 正交试验中的一些应用问题
      
       第九章 直线回归与相关
       第一节 直线回归
       第二节 直线回归分析中的误差及区间估计
       第三节 回归系数和截距的统计学意义检验
       第四节 直线相关
      
       第十章 协方差分析
       第一节 协方差分析法的意义和应用
       第二节 完全随机设计资料的协方差分析
       第三节 协方差分析方法简化算法
      
       第十一章 相对数
       第一节 相对指标的种类及其定义
       第二节 医学统计中各种率的属性
       第三节 相对指标与统计推论
       第四节 构成比的应用
       第五节 频率指标的应用
       第六节 率的差别的统计学意义检验
       第七节 率的标准化法
       第八节 重复检验结果总阳性率的计算
      
       第十二章 卡方检验（一）
       第一节 四格表资料的 X2 检验
       第二节 四格表精确检验法
       第三节 名义变量行乘列表的X2 检验——Pearson X2 检验
       第四节 列变量为顺序变量的列联表——行平均分差检验
       第五节 行列变量的相关检验
       第六节 多层列联表的分析
       第七节 配对分类资料的X2 检验
      
       第十三章 卡方检验（二）
       第一节 2×c表的X2 检验和 X2 值的分割
       第二节 组内分组资料的 X2 检验
       第三节 内部构成不同的两个率差别的统计学意义检验
       第四节 分表理论数合并法
       第五节 行×列表的分割
       第六节 2×c表线性回归的统计学意义检验
      
       第十四章 二项分布
       第一节 概述
       第二节 二项分布的条件
       第三节 二项分布的性质
       第四节 二项分布在医学上的应用
      
       第十五章 Poisson分布
       第一节 概述
       第二节 Poisson分布的性质
       第三节 Poisson分布的拟合及拟合适度检验
       第四节 总体均数的可信区间
       第五节 聚集性分析
       第六节 Poisson平均计数差别的假设检验
       第七节 细菌数及平均细菌存活时间的估计
      
       第十六章 非参数统计（一）
       第一节 配对资料的检验
       第二节 完全随机设计两样本资料的检验
       第三节 完全随机设计多样本资料的检验
       第四节 等级分组资料的检验
       第五节 随机区组设计资料的检验
      
       第十七章 非参数统计（二）
       第一节 等级相关
       第二节 Kolmogorov-Sm irnov检验
      
       第十八章 Ridit分析
       第一节 样本与总体比较
       第二节 两组平均Ridit值比较
       第三节 多组平均Ridit值比较
      
       第十九章 半数效量
       第一节 基本概念
       第二节 目测法
       第三节 加权直线回归法
       第四节 Krber法
       第五节 序贯法
       第六节 半数效量估计的回归模型方法
       第七节 半数效量的有关应用
      
       第二十章 诊断方法与诊断指标的评价
       第一节 敏感度和特异度
       第二节 预测值
       第三节 似然比
       第四节 ROC曲线及其曲线下面积
       第五节 联合试验
       第六节 诊断方法与诊断指标评价应注意的问题
      
       第二十一章 观察值的一致性
       第一节 二分类资料
       第二节 有序分类资料
       第三节 连续性资料
      
       第二十二章 生存率统计
       第一节 小样本资料的生存率分析
       第二节 生存率差别的统计学意义检验
       第三节 分组资料的生存率分析
       第四节 分组资料生存率差异的时序检验
      
       第二十三章 序贯检验
       第一节 序贯检验的意义
       第二节 单一处理效果的检验——单向检验
       第三节 两种处理的配对比较——双向检验
       第四节 闭锁型序贯检验
       第五节 成组序贯检验
      
       第二十四章 圆分布资料分析
       第一节 基本概念
       第二节 位置、时间变换为角度
       第三节 平均角及其假设检验
       第四节 两样本的比较
       第五节 多样本的比较
      
       第二十五章 多元线性回归和曲线回归
       第一节 多元线性回归
       第二节 多重共线性
       第三节 曲线回归
      
       第二十六章 自变量筛选与逐步回归
       第一节 自变量筛选准则
       第二节 逐步回归分析
       第三节 逐步回归分析注意点
      
       第二十七章 logistic回归分析
       第一节 logistic回归的基本概念
       第二节 两分类反应变量的非条件logistic回归
       第三节 条件logistic回归
       第四节 多分类反应变量的logistic回归
      
       第二十八章 Cox回归模型
       第一节 Cox回归模型的构造
       第二节 Cox回归模型的拟合步骤
       第三节 偏似然函数及参数估计的计算方法
       第四节 回归系数的统计学意义检验及解释
       第五节 用Cox回归模型估计病人的生存概率
      
       第二十九章 对数线性模型
       第一节 概述
       第二节 二维列联表的对数线性模型
       第三节 三维列联表的对数线性模型
       第四节 logistic回归模型与对数线性模型的联系
      
       第三十章 一般线性模型与广义线性模型
       第一节 一般线性模型
       第二节 广义线性模型
      
       第三十一章 随机效应模型
       第一节 随机效应模型
       第二节 广义估计方程
       第三节 多水平模型
      
       第三十二章 主成分分析
       第一节 概述
       第二节 二维主成分分析
       第三节 主成分分析的一般步骤
       第四节 主成分分析应用举例
      
       第三十三章 因子分析
       第一节 概述
       第二节 因子分析的步骤
       第三节 因子得分
       第四节 证实性因子分析
       第五节 因子分析应用举例
      
       第三十四章 聚类分析
       第一节 概述
       第二节 指标聚类
       第三节 样品聚类
      
       第三十五章 判别分析
       第一节 判别分析的基本概念
       第二节 距离判别
       第三节 Fisher判别
       第四节 Bayes最小损失判别
       第五节 k最临近判别
       第六节 逐步判别分析
      
       第三十六章 典型相关分析
       第一节 基本概念
       第二节 典型相关变量与典型相关系数的求法
       第三节 典型变量的性质及其实际意义的解释
       第四节 典型相关系数的假设检验
      
       第三十七章 研究设计
       第一节 研究设计的基本内容
       第二节 不同场合的研究设计
       第三节 研究设计的类型及随机化方法
      
       第三十八章 调查设计
       第一节 调查研究的概念
       第二节 常见的随机抽样方法
       第三节 调查研究设计方法
       第四节 调查研究资料分析
      
       第三十九章 临床试验设计
       第一节 概述
       第二节 随机双盲对照设计
       第三节 临床试验的种类
       第四节 各种试验的统计检验
       第五节 样本大小的估计
       第六节 数据管理和分析集
       第七节 交叉试验设计及其统计分析
       第八节 临床试验中动态设计简介
       第九节 数据安全监查委员会
      
       第四十章 样本量的估计
       第一节 样本量估算的意义与影响因素
       第二节 均数估计与假设检验的样本量估算
       第三节 率的估计与假设检验的样本量估算
       第四节 病例-对照与队列研究中的样本量估算
       第五节 生存分析中样本量的估算
       第六节 抽样调查中样本量估算
      
       第四十一章 极端值与缺失数据处理
       第一节 极端值的处理
       第二节 缺失数据的处理
      
       第四十二章 Bayes统计简介
       第一节 基本概念
       第二节 Bayes定理
       第三节 经验Bayes方法在判别诊断中的应用
       第四节 先验概率的选择
       第五节 现代Bayes统计方法的应用
      
       第四十三章 常用计算统计方法简介
       第一节 Monte Carlo模拟
       第二节 Bootstrap估计
       第三节 permutation检验
       第四节 机器学习方法
      
       第四十四章 医学论文中统计学内容的报告
       第一节 医学论文中统计学内容表达的一般要求
       第二节 统计表与统计图
      
       附录一 统计用表
       附表3-1 正态分布表
       附表4-1 t值表
       附表5-1 百分率与概率单位对照表
       附表5-2 计算统计量W所必需的系数αi值
       附表5-3 W检验统计量W的P分位数
       附表5-4 D检验统计量y的P分位数
       附表6-1 F值表（方差齐性检验用）
       附表6-2 F值表（方差分析用）
       附表6-3 F值表（方差分析用）
       附表6-4 各均数间相差有统计学意义时所需的Q值
       附表6-5 Dunnett t表（单侧检验）
       附表6-6 Dunnett t表（双侧检验）
       附表6-7 X2 值表
       附表6-8 相当于百分比的角度
       附表8-1 m=2的正交表
       附表8-2 m=3的正交表
       附表8-3 m=4的正交表
       附表9-1 r值表
       附表9-2 由r转Z值表
       附表12-1 lgn!数值表
       附表12-2 四格表的统计学意义检验用表（C值表）
       附表14-1 百分率的可信区间
       附表15-1 普哇松分布用的上下可信区间
       附表16-1 符号等级检验表（Wilcoxon成对比较用）
       附表16-2 等级总和数临界值（双侧检验）
       附表16-3 H值与概率对照表
       附表16-4 M值的界限值
       附表17-1 等级相关系数的统计学意义界限表
       附表17-2 样本与总体比较的Kolmogorov-Sm irnov检验临界值表
       附表17-3 两样本比较的Kolmogorov-Sm irnov检验临界值表
       附表19-1 概率单位与权重系数对照表
       附表19-2 作业用概率单位的极小值、极大值及全距
       附表23-1 计数资料单向序贯检验边界系数表
       附表23-2 计量资料单向序贯检验θ 1 -θ 2 σ值表
       附表23-3 配对计数资料序贯检验边界系数表
       附表23-4 配对计量资料序贯检验边界系数表
       附表23-5 计数资料闭锁型序贯检验边界（U，L）和中间线（M，M′）坐标
       附表23-6 计量资料序贯检验闭锁线坐标n′，y′ n 数值
       附表24-1 Rayleigh's Z的临界值表
       附表24-2 Watson and Williams检验中校正因子
       附表24-3 Watson U2 检验的临界值表
       附表37-1 随机数字表
       附表38-1 SMR的95%可信区间系数表
       附表40-1 对平均数作抽样调查，S/δ取不同的数值时所需样本大小（n）
       附表40-2 对样本均数与总体均数的差别作统计学意义检验时所需样本大小（n）
       附表40-3 对两个样本均数的差别作统计学意义检验时所需样本大小（n）
       附表40-4 ψ值表（多个样本均数比较时所需样本例数的估计用）
       附表40-5 对率作抽样调查时所需样本大小（n）（α=0.05）
       附表40-6 对率作抽样调查时所需样本大小（n）（α=0.01）
       附表40-7 对两个率的差别作统计学意义检验时每组所需样本大小（n）
       附表40-8 λ值表（多个样本率比较时所需样本例数的估计用）
       附表41-1 TN1 的临界值表（极端值处理用）
       附表41-2 TN2 的临界值表（极端值处理用）
       附表41-3 Tp1 的0.05水平临界值
       附表41-4 Tp1 的0.01水平临界值
       附表41-5 Tp2 的0.05水平临界值
       附表41-6 Tp2 的0.01水平临界值
       附表41-7 TB1 的0.05，0.01水平临界值
      
       附录二 统计符号表
      
       附录三 常用统计公式证明
      
       附录四 求逆矩阵的计算方法
      
       附录五 关于方差最大正交旋转的说明
      
       附录六 希腊文字母表
      
       附录七 汉英名词对照表
      
       附录八 英汉名词对照表
      
       参考文献与参考书
      
      

书评       
　  

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