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医学统计学与 SPSS 软件应用
医学统计学与 SPSS 软件应用

医学统计学与 SPSS 软件应用PDF电子书下载

医药卫生

  • 电子书积分:13 积分如何计算积分?
  • 作 者:王彤主编
  • 出 版 社:北京:北京大学医学出版社
  • 出版年份:2008
  • ISBN:9787811165203
  • 页数:392 页
图书介绍:本书主要介绍SPSS软件(统计软件)的使用,同时在内容中穿插了统计方法的简单总结和复习。主要面向非统计专业的医学生和其他相关专业研究人员。
《医学统计学与 SPSS 软件应用》目录

第1章 SPSS概述 1

第一节 SPSS概述 1

第二节 SPSS界面 4

第三节 变量编辑视图 6

第四节 数据编辑视图 11

第2章 数据文件管理 15

第一节 SPSS对话框元素介绍 15

第二节 文件的建立、调用与保存(File菜单) 16

第三节 数据文件的整理(Data菜单) 24

第四节 数据整理(Transform菜单) 36

第3章 统计报表 46

第一节 在线分析过程(OLAP Cubes) 46

第二节 数据摘要过程(Case Summaries) 51

第三节 行形式输出报告(Reports Summaries in Rows) 54

第四节 列形式输出报告(Reports Summaries in Columns) 59

第4章 统计描述 63

第一节 统计描述方法回顾 63

第二节 频数分析(Frequencies过程) 64

第三节 描述性分析(Descriptives过程) 70

第四节 探索性分析(Explore过程) 72

第五节 列联表资料分析(Crosstabs过程) 78

第六节 比率统计分析(Ratio过程) 90

第5章 两个均数比较的t检验 93

第一节 两个均数比较的t检验方法概述 93

第二节 单样本均数的t检验(One-Sample T Test) 93

第三节 配对样本均数的t检验(Paired-Samples T Test) 95

第四节 两独立样本均数的t检验(Independent-Samples T Test) 97

第6章 多个均数比较的方差分析 100

第一节 方差分析概述 100

第二节 单因素方差分析(Compare Means/One-Way ANOVA过程) 102

第三节 General Linear Model/ Univariate过程 110

第四节 随机区组设计方差分析 115

第五节 析因设计方差分析 119

第7章 多元方差分析 124

第一节 多元方差分析概述 124

第二节 多元方差分析(Multivariate) 127

第8章 协方差分析 141

第9章 重复测量设计方差分析 148

第一节 重复测量设计与分析概述 148

第二节 重复测量方差分析(Repeated Measures) 151

第10章 常用非参数检验 164

第一节 非参数检验概述 164

第二节 两独立样本比较 164

第三节 多个独立样本比较 168

第四节 两相关样本比较 169

第五节 多个相关样本比较 171

第11章 相关分析 173

第一节 相关分析概述 173

第二节 Bivariate Correlation过程 174

第三节 Partial过程 178

第四节 Distances过程 180

第12章 连续反应变量回归分析 184

第一节 连续反应变量回归分析概述 184

第二节 直线回归 184

第三节 多重线性回归 190

第四节 曲线拟合 194

第五节 非线性回归 197

第13章 分类资料回归分析 203

第一节 分类资料回归分析方法概述 203

第二节 二分类Logistic回归 204

第三节 多分类Logistic回归 211

第四节 Ordinal过程 220

第五节 Probit过程 226

第14章 生存分析与Cox回归 232

第一节 生存分析方法概述 232

第二节 Life Tables过程 233

第三节 Kaplan-Meier过程 237

第四节 Cox Regression过程 243

第五节 Cox w/Time-Dep Cov过程 250

第15章 聚类分析与判别分析 253

第一节 聚类分析与判别分析方法概述 253

第二节 Two Step Cluster过程 254

第三节 K均值聚类(K-means Cluster) 262

第四节 系统聚类(Hierarchical Cluster) 266

第五节 判别分析(Discriminant过程 271

第16章 数据降维方法 281

第一节 数据降维方法概述 281

第二节 主成分分析与因子分析(Factor过程) 281

第三节 对应分析(Correspondence Analysis过程) 292

第17章 时间序列分析 307

第一节 时间序列分析概述 307

第二节 指数平滑方法(Exponential Smoothing过程) 311

第三节 自回归分析(Autoregression过程) 320

第四节 ARIMA模型(ARIMA过程) 329

第五节 周期分解方法(Seasonal Decomposition过程) 338

第六节 时间序列的谱分析 343

第18章 统计图 347

第一节 统计图概述 347

第二节 统计图绘制 349

第三节 统计图编辑 380

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