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第一章 绪论 1

第一节 数据分析中的若干基本概念 1

第二节 常用多因素统计分析方法概述 5

第三节 常用统计分析软件介绍 6

第二章 定量资料的基本统计分析方法 10

第一节 描述性统计分析 10

第二节 样本资料平均水平的统计检验 13

第三节 直线相关与直线回归 31

第三章 定量资料的多因素分析（Ⅰ） 46

第一节 两因素方差分析 46

第二节 多因素线性回归分析 54

第三节 应用多因素回归控制混杂效应 59

第四节 自变量的筛选 62

第五节 多重线性相关和回归诊断分析简介 66

第四章 定量资料的多因素分析（Ⅱ） 74

第一节 分类自变量的线性回归分析 74

第二节 重复测量资料的Mixed模型 80

第三节 离散型定量资料的Poisson回归和负二项回归 85

第五章 分类资料的基本统计分析 93

第一节 2×2表格资料的统计分析 93

第二节 多个2×2表格资料的统计分析 101

第三节 2×C表格有序分类资料的统计分析 103

第四节 多个2×C表格有序分类资料的统计分析 106

第五节 R×C表格分类资料的统计分析 109

第六章 Logistic回归 114

第一节 二分类反应变量的Logistic回归 115

第二节 多分类反应变量的Logistic回归 126

第三节 1：M条件Logistic回归 133

第七章 对数线性模型在分类资料中的应用 138

第一节 二维列联表的对数线性模型 138

第二节 三维列联表的对数线性模型 148

第三节 对数线性模型与Logistic模型的关系 154

第八章 生存分析 163

第一节 生存分析的基本概念 163

第二节 生存率的估计与生存曲线 168

第三节 生存曲线的Log-rank检验 173

第四节 Cox比例风险模型 175

第五节 应用实例 181

第九章 判别分析 190

第一节 二类判别分析 190

第二节 多类判别分析 192

第三节 逐步判别 195

第四节 应用实例 198

第十章 主成分分析 210

第一节 主成分分析的原理 210

第二节 主成分分析的方法与步骤 211

第三节 应用实例 212

第十一章 因子分析 217

第一节 探索性因子分析 218

第二节 确定性因子分析 226

第三节 应用实例 228

第十二章 诊断试验 233

第一节 试验设计中的基本概念 233

第二节 常用诊断试验的评价指标 234

第三节 ROC曲线的应用 238

第十三章 综合评价和综合分析方法 249

第一节 综合评价与综合分析的基本概念与步骤 249

第二节 层次分析法 257

第三节 Meta分析 262

第四节 应用实例 271

第十四章 群体评价指标的统计推断方法 278

第一节 群体评价指标的统计推断问题 278

第二节 Bootstrap实现 279

参考文献 288