醫用統計方法

醫用統計方法

《醫用統計方法》是2009年復旦大學出版社出版的圖書,作者是金丕煥。本書重點介紹各種統計方法的意義、原理、計算原則、適用條件及結果解釋等,同時也增加了計算機在統計學中的套用內容。

基本介紹

  • 書名:醫用統計方法
  • 作者金丕煥
  • ISBN: 9787309065305
  • 定價:98.00 元
  • 出版社復旦大學出版社
  • 出版時間:2009年11月
  • 開本:16開
內容簡介,圖書目錄,

內容簡介

《醫用統計方法(第3版)》主要內容簡介:醫用統計方法(第三版)已被列為教育部“十一五”國家重點規劃教材。它是國內著名統計學專家根據歷年教學、科研中的套用及近年來發展十分迅速的統計理論與方法編寫而成。
該書並突出分類數據在醫學上的重要套用,以及臨床研究工作必須套用的臨床試驗設計、醫學檢驗指標的正確性和一致性的分析方法及成組序貫檢驗等內容。全書內容新穎、豐富,文字淺顯、易懂,是一本頗具實用性的統計學教材和參考書。

圖書目錄

第一章 緒論
第一節 統計方法在醫學科學研究及疾病防治工作中的作用
第二節 統計研究的對象
第三節 幾個基本概念
第四節 正確運用統計學的觀點與思想方法
第五節 統計方法的正確套用
第二章 統計資料的收集和整理
第一節 統計資料的來源
第二節 統計資料的記錄和貯存
第三章 平均數與變異指標
第一節 算術均數和幾何均數
第二節 中位數和百分位數
第三節 標準差
第四節 常態分配
第五節 醫學參考值範圍的估計
第四章 均數的抽樣誤差與t分布
第一節 均數的抽樣誤差
第二節 總體均數的可信區間與t分布
第五章 兩均數差別的統計學意義檢驗
第一節 統計學意義檢驗的基本步驟
第二節 樣本均數和總體均數差別的統計學意義檢驗
第三節 配對樣本差值均數的t檢驗
第四節 兩樣本均數差別的統計學意義檢驗
第五節 方差不齊時兩樣本均數差別的統計學意義檢驗(t′檢驗)
第六節 兩種檢驗與兩類錯誤
第七節 正態性檢驗
第六章 方差分析(一)
第一節 方差分析的基本概念
第二節 完全隨機設計資料的方差分析
第三節 隨機區組設計資料的方差分析
第四節 均數間的相互比較
第五節 幾個處理組均數與一個對照組均數比較
第六節 拉丁方設計資料的方差分析
第七節 方差齊性檢驗
第八節 近似F檢驗
第九節 方差分析中的數據轉換
第七章 方差分析(二)
第一節 2×2析因實驗設計
第二節 “23設計”或“2×2×2設計”
第三節 次級組樣本含量不相等的實驗
第四節 不同模型資料的F檢驗
第八章 正交試驗設計方差分析
第一節 兩水平正交試驗
第二節 三水平及其他正交試驗
第三節 正交試驗中的一些套用問題
第九章 直線回歸與相關
第一節 直線回歸
第二節 直線回歸分析中的誤差及區間估計
第三節 回歸係數和截距的統計學意義檢驗
第四節 直線相關
第十章 協方差分析
第一節 協方差分析法的意義和套用
第二節 完全隨機設計資料的協方差分析
第三節 協方差分析方法簡化算法
第十一章 相對數
第一節 相對指標的種類及其定義
第二節 醫學統計中各種率的屬性
第三節 相對指標與統計推論
第四節 構成比的套用
第五節 頻率指標的套用
第六節 率的差別的統計學意義檢驗
第七節 率的標準化法
第八節 重複檢驗結果總陽性率的計算
第十二章 卡方檢驗(一)
第一節 四格表資料的X2檢驗
第二節 四格表精確檢驗法
第三節 名義變數行乘列表的X2檢驗——PearsonX2檢驗
第四節 列變數為順序變數的列聯表——行平均分差檢驗
第五節 行列變數的相關檢驗
第六節 多層列聯表的分析
第七節 配對分類資料的X2
第十三章檢驗卡方檢驗(二)
第一節 2×c表的X2檢驗和X2值的分割
第二節 組內分組資料的X2檢驗
第三節 內部構成不同的兩個率差別的統計學意義檢驗
第四節 分表理論數合併法
第五節 行×列表的分割
第六節 2×c表線性回歸的統計學意義檢驗
第十四章 二項分布
第一節 概述
第二節 二項分布的條件
第三節 二項分布的性質
第四節 二項分布在醫學上的套用
第十五章 Poisson分布
第一節 概述
第二節 Poisson分布的性質
第三節 Poisson分布的擬合及擬合適度檢驗
第四節 總體均數的可信區間
第五節 聚集性分析
第六節 Poisson平均計數差別的假設檢驗
第七節 細菌數及平均細菌存活時間的估計
第十六章 非參數統計(一)
第一節 配對資料的檢驗
第二節 完全隨機設計兩樣本資料的檢驗
第三節 完全隨機設計多樣本資料的檢驗
第四節 等級分組資料的檢驗
第五節 隨機區組設計資料的檢驗
第十七章 非參數統計(二)
第一節 等級相關
第二節 Kolmogorov-Smirnov檢驗
第十八章 Ridit分析
第一節 樣本與總體比較
第二節 兩組平均Ridit值比較
第三節 多組平均Ridit值比較
第十九章 半數效量
第一節 基本概念
第二節 目測法
第三節 加權直線回歸法
第四節 Krber法
第五節 序貫法
第六節 半數效量估計的回歸模型方法
第七節 半數效量的有關套用
第二十章 診斷方法與診斷指標的評價
第一節 敏感度和特異度
第二節 預測值
第三節 似然比
第四節 ROC曲線及其曲線下面積
第五節 聯合試驗
第六節 診斷方法與診斷指標評價應注意的問題
第二十一章 觀察值的一致性
第一節 二分類資料
第二節 有序分類資料
第三節 連續性資料
第二十二章 生存率統計
第一節 小樣本資料的生存率分析
第二節 生存率差別的統計學意義檢驗
第三節 分組資料的生存率分析
第四節 分組資料生存率差異的時序檢驗
第二十三章 序貫檢驗
第一節 序貫檢驗的意義
第二節 單一處理效果的檢驗——單向檢驗
第三節 兩種處理的配對比較——雙向檢驗
第四節 閉鎖型序貫檢驗
第五節 成組序貫檢驗
第二十四章 圓分布資料分析
第一節 基本概念
第二節 位置、時間變換為角度
第三節 平均角及其假設檢驗
第四節 兩樣本的比較
第五節 多樣本的比較
第二十五章 多元線性回歸和曲線回歸
第一節 多元線性回歸
第二節 多重共線性
第三節 曲線回歸
第二十六章 自變數篩選與逐步回歸
第一節 自變數篩選準則
第二節 逐步回歸分析
第三節 逐步回歸分析注意點
第二十七章 logistic回歸分析
第一節 logistic回歸的基本概念
第二節 兩分類反應變數的非條件logistic回歸
第三節 條件logistic回歸
第四節 多分類反應變數的logistic回歸
第二十八章 Cox回歸模型
第一節 Cox回歸模型的構造
第二節 Cox回歸模型的擬合步驟
第三節 偏似然函式及參數估計的計算方法
第四節 回歸係數的統計學意義檢驗及解釋
第五節 用Cox回歸模型估計病人的生存機率
第二十九章 對數線性模型
第一節 概述
第二節 二維列聯表的對數線性模型
第三節 三維列聯表的對數線性模型
第四節 logistic回歸模型與對數線性模型的聯繫
第三十章 一般線性模型與廣義線性模型
第一節 一般線性模型
第二節 廣義線性模型
第三十一章 隨機效應模型
第一節 隨機效應模型
第二節 廣義估計方程
第三節 多水平模型
第三十二章 主成分分析
第一節 概述
第二節 二維主成分分析
第三節 主成分分析的一般步驟
第四節 主成分分析套用舉例
第三十三章 因子分析
第一節 概述
第二節 因子分析的步驟
第三節 因子得分
第四節 證實性因子分析
第五節 因子分析套用舉例
第三十四章 聚類分析
第一節 概述
第二節 指標聚類
第三節 樣品聚類
第三十五章 判別分析
第一節 判別分析的基本概念
第二節 距離判別
第三節 Fisher判別
第四節 Bayes最小損失判別
第五節 k最臨近判別
第六節 逐步判別分析
第三十六章 典型相關分析
第一節 基本概念
第二節 典型相關變數與典型相關係數的求法
第三節 典型變數的性質及其實際意義的解釋
第四節 典型相關係數的假設檢驗
第三十七章 研究設計
第一節 研究設計的基本內容
第二節 不同場合的研究設計
第三節 研究設計的類型及隨機化方法
第三十八章 調查設計
第一節 調查研究的概念
第二節 常見的隨機抽樣方法
第三節 調查研究設計方法
第四節 調查研究資料分析
第三十九章 臨床試驗設計
第一節 概述
第二節 隨機雙盲對照設計
第三節 臨床試驗的種類
第四節 各種試驗的統計檢驗
第五節 樣本大小的估計
第六節 數據管理和分析集
第七節 交叉試驗設計及其統計分析
第八節 臨床試驗中動態設計簡介
第九節 數據安全監查委員會
第四十章 樣本量的估計
第一節 樣本量估算的意義與影響因素
第二節 均數估計與假設檢驗的樣本量估算
第三節 率的估計與假設檢驗的樣本量估算
第四節 病例-對照與佇列研究中的樣本量估算
第五節 生存分析中樣本量的估算
第六節 抽樣調查中樣本量估算
第四十一章 極端值與缺失數據處理
第一節 極端值的處理
第二節 缺失數據的處理
第四十二章 Bayes統計簡介
第一節 基本概念
第二節 Bayes定理
第三節 經驗Bayes方法在判別診斷中的套用
第四節 先驗機率的選擇
第五節 現代Bayes統計方法的套用
第四十三章 常用計算統計方法簡介
第一節 MonteCarlo模擬
第二節 Bootstrap估計
第三節 permutation檢驗
第四節 機器學習方法
第四十四章 醫學論文中統計學內容的報告
第一節 醫學論文中統計學內容表達的一般要求
第二節 統計表與統計圖
附錄一 統計用表
附錄二 統計符號表
附錄三 常用統計公式證明
附錄四 求逆矩陣的計算方法
附錄五 關於方差最大正交旋轉的說明
附錄六 希臘文字母表
附錄七 漢英名詞對照表
附錄八 英漢名詞對照表
參考文獻與參考書
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