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上篇 统计学内容概要 3

第1章 统计表达与描述 3

1.1 资料类型 3

1.1.1 现代划分方法 3

1.1.2 划分方法的本质 4

1.1.3 资料类型转换 4

1.2 定量资料的统计描述 5

1.2.1 对称分布资料 6

1.2.2 非对称分布资料 8

1.2.3 其他常用描述性统计指标 10

1.3 定性资料的统计描述 13

1.3.1 二分类资料 13

1.3.2 多分类资料 13

1.3.3 相对数 14

1.4 正态分布及其应用 17

1.4.1 概念 17

1.4.2 性质 18

1.4.3 应用 20

1.5 统计表 23

1.5.1 构成及要求 23

1.5.2 种类 23

1.6 统计图 24

1.6.1 构成及要求 24

1.6.2 常用种类及应用 24

1.7 本章小结 29

第2章 实验设计 30

2.1 科研设计概述 30

2.1.1 概念与目的 30

2.1.2 内容 30

2.2 统计研究设计概述 30

2.2.1 要点及注意事项 30

2.2.2 设计方案是否完善的评价标准 31

2.3 统计研究设计类型概况 31

2.3.1 观察性研究设计 32

2.3.2 实验性研究设计 32

2.4 统计研究设计中的概念 37

2.4.1 因素与水平 37

2.4.2 组别与处理 38

2.4.3 指标、项目与效应 39

2.4.4 变量、自变量与因变量 39

2.4.5 交互作用、协同作用与拮抗作用 40

2.4.6 平衡设计与非平衡设计 41

2.5 实验设计要点概述 41

2.5.1 意义 42

2.5.2 原理 42

2.5.3 三要素 42

2.5.4 四原则 43

2.5.5 设计类型 44

2.6 树立正确的科研工作指导思想 45

2.7 本章小结 48

第3章 定量资料统计分析 50

3.1 单组设计 50

3.1.1 设计类型 50

3.1.2 统计分析方法 51

3.1.3 实例分析 53

3.2 配对设计 55

3.2.1 设计类型 55

3.2.2 统计分析方法 55

3.2.3 实例分析 55

3.3 成组设计 57

3.3.1 设计类型 57

3.3.2 统计分析方法 58

3.3.3 实例分析 59

3.4 单因素k（k≥3）水平设计 64

3.4.1 设计类型 64

3.4.2 统计分析方法 64

3.4.3 实例分析 65

3.5 单因素设计的其他内容 71

3.5.1 正态性检验 71

3.5.2 方差齐性检验 73

3.5.3 单因素k水平设计定量资料组间均数差别的多重比较 73

3.6 随机区组设计 74

3.6.1 设计类型 74

3.6.2 统计分析方法 74

3.6.3 实例分析 75

3.7 析因设计 79

3.7.1 设计类型 79

3.7.2 统计分析方法 80

3.7.3 实例分析 81

3.8 嵌套设计 84

3.8.1 设计类型 84

3.8.2 统计分析方法 85

3.8.3 实例分析 86

3.9 重复测量设计 93

3.9.1 设计类型 93

3.9.2 统计分析方法 93

3.9.3 实例分析 94

3.10 本章小结 110

第4章 定性资料统计分析 112

4.1 横断面研究设计的2×2表资料 112

4.1.1 特点及分析方法 112

4.1.2 实例分析 113

4.1.3 SAS程序与结果解释 113

4.2 队列研究设计的2×2表资料 115

4.2.1 特点及分析方法 115

4.2.2 实例分析 115

4.2.3 SAS程序与结果解释 116

4.2.4 值得注意的问题 117

4.3 病例-对照研究设计的2×2表资料 117

4.3.1 特点及分析方法 117

4.3.2 实例分析 118

4.3.3 SAS程序与结果解释 118

4.4 配对研究设计的2×2表资料 119

4.4.1 特点及分析方法 119

4.4.2 实例分析 120

4.4.3 SAS程序与结果解释 120

4.5 双向无序的R×C表资料 122

4.5.1 特点及分析方法 122

4.5.2 实例分析 122

4.5.3 SAS程序与结果解释 123

4.6 结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料 123

4.6.1 特点及分析方法 123

4.6.2 实例分析 124

4.6.3 SAS程序与结果解释 124

4.7 原因变量为有序变量结果变量为二值变量的R×C表资料 125

4.7.1 特点及分析方法 125

4.7.2 实例分析 126

4.7.3 SAS程序与结果解释 126

4.8 双向有序且属性不同的R×C表资料 127

4.8.1 特点及分析方法 127

4.8.2 实例分析 128

4.8.3 SAS程序与结果解释 128

4.9 双向有序且属性相同的R×C表资料 130

4.9.1 特点及分析方法 130

4.9.2 实例分析 131

4.9.3 SAS程序与结果解释 131

4.9.4 需要注意的几点问题 133

4.10 结果变量为二值变量的高维列联表资料 133

4.10.1 特点及分析方法 133

4.10.2 实例分析 133

4.10.3 SAS程序与结果解释 134

4.11 结果变量为多值名义变量的高维列联表资料 137

4.11.1 特点及分析方法 137

4.11.2 实例分析 137

4.11.3 SAS程序与结果解释 137

4.12 结果变量为多值有序变量的高维列联表资料 140

4.12.1 特点及分析方法 140

4.12.2 实例分析 140

4.12.3 SAS程序与结果解释 140

4.13 具有重复测量设计的高维列联表资料 142

4.13.1 特点及分析方法 142

4.13.2 实例分析 142

4.13.3 SAS程序与结果解释 143

4.13.4 注意事项 144

4.14 本章小结 144

第5章 简单相关回归分析及多重回归分析 145

5.1 简单线性相关与回归 145

5.1.1 基本概念 145

5.1.2 简单线性相关分析 145

5.1.3 Spearman秩相关分析 146

5.1.4 简单线性回归分析 147

5.1.5 简单线性相关和回归的联系与区别 149

5.1.6 注意事项 150

5.1.7 应用举例 151

5.2 多重线性回归 154

5.2.1 基本概念 154

5.2.2 回归方程的计算 154

5.2.3 回归方程和偏回归系数的假设检验 154

5.2.4 自变量的筛选方法 155

5.2.5 回归诊断方法 157

5.2.6 自变量作用大小的评价 158

5.2.7 应用举例 158

5.3 多重Logistic回归 164

5.3.1 基本概念 164

5.3.2 参数估计和假设检验 165

5.3.3 自变量的筛选方法 165

5.3.4 回归模型的拟合优度检验 165

5.3.5 应用举例 166

5.4 本章小结 169

下篇 统计学应用中常见错误辨析与释疑第6章 统计表达与描述错误辨析与释疑 173

6.1 误用有序资料取代定量资料 173

6.2 平均指标与变异指标应用中存在的问题 174

6.2.1 误用正态分布法描述偏态分布资料 174

6.2.2 误用标准误作为变异指标描述定量资料 175

6.3 相对数应用中存在的问题 176

6.3.1 计算相对数分母过小 176

6.3.2 比和率混淆使用 176

6.4 统计表中存在的问题 177

6.4.1 主谓语颠倒 177

6.4.2 主次标目颠倒 178

6.4.3 绝对数与相对数交叉出现 178

6.4.4 计算相对数时分母过小 179

6.5 统计图中存在的问题 180

6.5.1 误用复式条图表达适合用线图表达的资料 180

6.5.2 误用普通线图表达适合绘制条图的资料 181

6.5.3 条图的直条间未留空隙 183

6.6 本章小结 184

第7章 实验设计错误辨析与释疑 186

7.1 与“三要素”有关的实验设计错误案例 186

7.1.1 受试对象的交代不具体，缺乏样本含量的概念 186

7.1.2 受试对象的选取违背同质性原则，不具有代表性 187

7.1.3 选取的部分受试对象与研究目的无关 188

7.2 与“四原则”有关的实验设计错误案例 188

7.2.1 实验设计违反随机原则 188

7.2.2 设置了多余的对照组 190

7.2.3 未设置对照组 196

7.2.4 实验设计违反均衡原则 197

7.2.5 实验设计对照不全 201

7.3 与“设计类型”有关的实验设计错误案例 214

7.3.1 误用局部设计代替整体设计 214

7.3.2 缺乏实验设计类型的概念 218

7.4 本章小结 219

第8章 定量资料统计分析方法应用中的错误辨析与释疑 224

8.1 误用χ2检验处理定量资料 224

8.2 忽视参数检验应用的前提条件 226

8.3 误用配对设计定量资料t检验处理成组设计定量资料 228

8.4 误用t检验处理单因素k（k≥3）水平设计定量资料 229

8.5 误用配对设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的单因素设计定量资料 230

8.6 误用配对设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料 232

8.7 误用成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料 233

8.8 误用成组设计定量资料U检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料 235

8.9 误用配对设计和成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料 235

8.10 误用成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料 238

8.11 误用配对设计定量资料t检验处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料 238

8.12 误用成组设计定量资料t检验处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料 239

8.13 误用t检验处理具有两个重复测量的三因素设计定量资料 240

8.14 误用t检验处理两因素析因设计或嵌套设计定量资料 242

8.15 误用t检验处理三因素析因设计或嵌套设计定量资料 244

8.16 误用t检验处理多因素非平衡组合实验定量资料 245

8.17 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析及t检验处理具有一个重复测量的两因素设计定量资料 248

8.18 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料 249

8.19 误用SNK检验处理具有一个重复测量的三因素设计定量资料 250

8.20 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理具有两个重复测量的两因素设计定量资料 251

8.21 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理两因素析因设计或嵌套设计定量资料 252

8.22 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理三因素析因设计或嵌套设计定量资料 255

8.23 误用单因素k（k≥3）水平设计定量资料方差分析处理多因素非平衡组合实验定量资料 256

8.24 数据不符合数学逻辑 259

8.25 统计分析计算错误 260

8.26 本章小结 261

第9章 定性资料统计分析方法应用中的错误辨析与释疑 262

9.1 忽视一般χ2检验的前提条件 262

9.2 误用t检验处理定性资料 263

9.3 误用一般χ2检验代替秩和检验处理结果变量为有序变量的R×C表资料 263

9.4 原因变量是有序变量结果变量为二值变量的R×C表资料分析中存在的错误 265

9.5 误用一般χ2检验得出相关性结论 267

9.6 未使用统计分析方法而得出结论 269

9.7 误用Spearman秩相关分析双向有序且属性相同的R×C表资料 270

9.8 误用一般χ2检验分析结果变量为二值变量的高维列联表资料 271

9.9 误用一般χ2检验分析结果变量为多值有序变量的高维列联表资料 273

9.10 误用一般χ2检验分析结果变量为多值名义变量的高维列联表资料 274

9.11 误用一般χ2检验分析具有重复测量设计的高维列联表资料 275

9.12 误用Fisher精确检验分析具有重复测量设计的高维列联表资料 278

9.13 本章小结 279

第10章 简单相关回归及多重回归分析方法应用中的错误辨析与释疑 280

10.1 简单线性相关与回归中的错误辨析与释疑 280

10.1.1 将接受不同处理或条件不同的几组受试对象放在一起进行相关分析 280

10.1.2 散点图并不反映直线趋势，仍进行直线相关分析 281

10.1.3 对定性变量或非正态变量进行直线相关分析 282

10.1.4 应用直线相关分析得出没有实际意义的结论 284

10.1.5 误用简单相关分析取代复相关分析或多重线性回归分析 285

10.1.6 使用Logistic回归得出直线相关系数 286

10.2 多重回归中的错误辨析与释疑 286

10.2.1 使用多重线性回归分析结果变量为定性变量的资料 286

10.2.2 未对多值名义的自变量产生哑变量 289

10.2.3 最终的多重Logistic回归方程中包含无统计学意义的自变量 290

10.2.4 将单变量分析的结果作为筛选自变量的依据 291

10.2.5 多重回归分析中只使用一种自变量筛选方法 294

10.2.6 回归系数与优势比的估计值相矛盾 295

10.2.7 使用二值变量的Logistic回归处理结果变量为多值名义变量的资料 296

10.2.8 Logistic回归中优势比95%置信区间的上限为无穷大 297

10.3 本章小结 298

附录 胡良平统计学专著及配套软件简介 300