基础医学统计设计与数据分析PDF电子书下载

第1章 医院管理统计设计与数据分析 1

1.1 杂志近5年论文分析 1

1.2 统计设计中的常见问题及案例辨析 2

1.2.1 对照原则 2

1.2.2 随机化原则 3

1.2.3 重复原则 5

1.2.4 均衡原则 5

1.2.5 试验设计类型应用和判断中的错误 6

1.3 定量资料统计分析中的常见问题及案例辨析 8

1.3.1 未标明统计学方法 8

1.3.2 两独立样本的t检验样本例数未知可能导致结果偏差 8

1.3.3 未考察参数检验条件，直接选用非参数检验 8

1.3.4 统计推断结果解释有误 9

1.3.5 误用成组设计定量资料t检验处理配对设计定量资料 9

1.3.6 方差分析结果的解释有误 10

1.3.7 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料 11

1.3.8 资料对比未考虑重要非试验因素的影响 12

1.4 定性资料统计分析中的常见问题及案例辨析 12

1.4.1 未进行统计分析直接得出结论 12

1.4.2 未标明统计学方法 13

1.4.3 误用χ2检验分析有序列联表资料 14

1.4.4 误用t检验处理定性资料 15

1.4.5 误用χ2检验回答一致性问题 15

1.4.6 误用一般χ2检验说明趋势问题 16

1.5 相关与回归分析中的常见问题及案例辨析 17

1.5.1 不同相关分析方法应用条件上混淆不清 17

1.5.2 过小的r值在下肯定相关结论时所遇到的问题 18

1.5.3 用单因素分析取代多因素分析 19

1.6 高级统计分析方法中的常见问题及案例辨析 19

1.6.1 主成分分析——指标选择条件不满足 19

1.6.2 重测信度——评价指标有误 20

1.6.3 因子分析——公共因子个数选择 20

1.6.4 结构方程模型——相关系数大于1 20

1.7 统计结果报告中的常见问题及案例辨析 21

1.7.1 统计表使用的错误辨析与释疑 21

1.7.2 统计图使用的错误辨析与释疑 23

1.8 本章内容小结 25

参考文献 25

第2章 危重病急救医学统计设计与数据分析 26

2.1 急救医学研究概述 26

2.2 临床试验研究中常见的统计学问题及案例辨析 27

2.3 观察性研究中常见的统计学问题及案例辨析 32

2.4 试验研究中常见的统计学问题及案例辨析 35

2.5 本章常见的统计学问题小结 37

2.5.1 研究设计中常见的统计学问题 38

2.5.2 统计描述和统计推断中常见的统计学问题 38

2.5.3 统计结果解释中常见的统计学问题 39

参考文献 39

第3章 医学综合 40

3.1 《中华医学杂志》论文分析 40

3.2 统计设计中的常见问题及案例辨析 41

3.2.1 研究设计的类型、要素与原则 41

3.2.2 研究对象的选择与代表性 44

3.2.3 研究设计类型应用 45

3.3 统计分析中的常见问题及案例辨析 46

3.3.1 资料统计分析方法的合理选用 46

3.3.2 误用t检验分析多因素设计资料 47

3.3.3 误用单因素方差分析处理两因素资料 48

3.3.4 误用单因素方差分析处理三因素资料 49

3.3.5 非参数检验与Fisher精确检验 50

3.3.6 相关与回归分析误用 52

3.4 统计结果报告中的常见问题及案例辨析 53

3.4.1 假设检验的结果表达 53

3.4.2 统计表使用的错误辨析与释疑 54

3.4.3 统计图使用的错误辨析与释疑 54

3.5 本章内容小结 55

参考文献 56

第4章 医学遗传学统计设计与数据分析 57

4.1 科研设计错误辨析 57

4.1.1 研究对象选择不当 57

4.1.2 样本含量太少 58

4.1.3 均衡原则方面存在的问题 58

4.2 定量资料统计分析中存在的问题 59

4.2.1 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料 59

4.2.2 误用t检验和单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素析因设计定量资料 61

4.2.3 误用t检验和单因素方差分析处理多因素重复测量设计定量资料 62

4.2.4 本节相关知识简要回顾与小结 64

4.3 定性资料统计分析中存在的问题 64

4.3.1 多重比较的校正问题 64

4.3.2 分层分析缺少CMHχ2检验 69

4.3.3 误用χ2检验处理结果变量为有序变量的单向有序列联表资料 70

4.3.4 本节相关知识简要回顾与小结 71

4.4 多变量回归分析方面存在的问题 71

4.4.1 多重线性回归方面存在的问题 71

4.4.2 Logistic回归分析方面存在的问题 72

4.4.3 本节相关知识简要回顾与小结 75

参考文献 75

第5章 疫苗和免疫统计设计与数据分析 76

5.1 计数资料模型 76

5.1.1 计数资料的特点 76

5.1.2 Poisson分布与Poisson回归 76

5.1.3 负二项分布与负二项回归 78

5.1.4 过度离散检验 78

5.2 Meta分析 80

5.2.1 Meta分析的概念 80

5.2.2 Meta分析的基本步骤 80

5.2.3 固定效应和随机效应模型 81

5.2.4 贝叶斯Meta分析 81

5.3 实例分析 84

5.3.1 计数资料分析 84

5.3.2 贝叶斯Meta分析 86

5.3.3 SAS程序 89

参考文献 92

第6章 高血压病统计设计与数据分析 94

6.1 论著统计方法应用情况 94

6.2 试验设计中的常见问题及案例辨析 94

6.3 统计分析中的常见问题及案例辨析 98

6.3.1 偏态分布误按正态分布处理 98

6.3.2 未标明所采用的统计分析方法 98

6.3.3 误用统计描述结果作出统计推断解释 99

6.3.4 误用单因素方差分析处理重复测量资料 99

6.3.5 误用随机区组设计方差分析处理完全随机设计资料，并进行两两比较 99

6.3.6 误用t检验和单因素多水平设计定量资料方差分析处理具有一个重复测量两因素设计定量资料 100

参考文献 101

第7章 病理研究中的统计设计与数据分析 102

7.1 杂志近5年论文分析 102

7.2 试验设计和资料收集中存在的问题 103

7.2.1 设计不全面，资料收集混乱，分析不清楚 103

7.2.2 受试对象少，样本代表性差 103

7.3 定量资料统计分析中存在的问题 104

7.4 定性资料统计分析中存在的问题 105

7.4.1 误用一般四格表资料χ2检验分析配对设计四格表资料 105

7.4.2 误用多次一般四格表资料χ2检验分析多组比较定性资料 106

7.5 等级资料统计分析中存在的问题 107

7.5.1 误用χ2检验分析等级资料 107

7.5.2 误用多次两样本秩和检验分析单因素多水平设计有序资料 108

7.5.3 误用Mann-Whitney U检验分析配对设计资料 108

7.5.4 误用Wilcoxon秩和检验分析配对设计有序资料 109

7.6 预后分析常见错误 109

7.6.1 分析结果意义不明确 109

7.6.2 结果描述过于简单，表述不清 110

7.7 资料表达与结果描述中存在的统计学错误 110

7.7.1 错误定义检验水准 110

7.7.2 统计量标识不准确 111

7.7.3 P值表达错误 111

7.7.4 相关性分析符号使用混乱 111

7.7.5 图表错误 112

7.8 统计学分析方法小结和SPSS菜单驱动的实现 113

7.8.1 定量资料的分析方法 113

7.8.2 定性资料的分析方法 113

7.8.3 有序资料的分析方法 114

7.8.4 多因素分析 114

7.8.5 用SPSS软件（菜单驱动法）实现常用统计分析 115

参考文献 116

第8章 细胞与分子免疫学统计设计与数据分析 117

8.1 统计设计错误辨析 117

8.1.1 对照不全和采用的统计学分析方法错误 117

8.1.2 随机原则方面存在的问题 119

8.2 定量资料统计分析中存在的问题 119

8.2.1 误用成组设计定量资料t检验处理配对设计定量资料 119

8.2.2 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料 120

8.2.3 误用单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素析因设计定量资料 121

8.2.4 误用t检验处理具有一个重复测量单因素设计定量资料 123

8.2.5 误用t检验处理具有一个重复测量两因素设计定量资料 124

8.2.6 误用t检验和单因素多水平设计定量资料方差分析处理多因素重复测量设计定量资料 125

8.2.7 本节相关知识简要回顾与小结 128

8.3 定性资料统计分析中存在的问题 129

8.3.1 多重比较的校正问题 129

8.3.2 误用一般χ2检验实现趋势分析 131

8.3.3 误用χ2检验处理结果变量为有序变量的单向有序列联表资料 132

8.3.4 误用χ2检验处理双向有序列联表资料 133

8.3.5 本节相关知识简要回顾与小结 134

8.4 相关与回归分析方面存在的问题 134

8.4.1 误用均值间差异比较处理相关性问题 134

8.4.2 Cox回归分析方面存在的问题 135

8.4.3 本节相关知识简要回顾与小结 136

参考文献 136

第9章 血液学统计设计和数据分析 137

9.1 杂志近5年论文分析 137

9.2 科研设计中的常见问题及案例辨析 138

9.2.1 回顾性描述资料及未进行统计分析直接下结论 138

9.2.2 组间均衡性差 140

9.2.3 样本例数太少 140

9.2.4 对照不全 141

9.2.5 本节相关知识简要回顾 141

9.3 定量资料统计分析中的常见问题及案例辨析 142

9.3.1 忽略参数检验的前提条件 142

9.3.2 误用t检验处理单因素多水平设计定量资料 143

9.3.3 误用析因设计定量资料方差分析和成组设计定量资料t检验处理具有一个重复测量两因素设计定量资料 144

9.3.4 未用统计方法分析具有一个重复测量三因素设计定量资料 145

9.3.5 未用统计方法分析两因素析因设计定量资料 146

9.3.6 误用单因素设计定量资料方差分析处理两因素析因设计定量资料 147

9.3.7 本节相关知识简要回顾 147

9.4 定性资料统计分析中的常见问题及案例辨析 148

9.4.1 计算率时分母过小不合适 148

9.4.2 误用Fisher确切概率法处理单向有序的列联表资料 149

9.4.3 误用χ2检验分析结果变量为有序变量的列联表资料 149

9.4.4 误用χ2检验取代多重logistic回归分析 149

9.4.5 本节相关知识简要回顾 150

9.5 相关回归分析中的常见问题及案例辨析 151

9.5.1 性质不同的数据合并进行相关分析 151

9.5.2 相关分析未画散点图及相关系数过小 151

9.5.3 用单因素分析取代多因素分析 152

9.5.4 筛选变量的方法有误 153

9.5.5 本节相关知识简要回顾 154

9.6 统计结果报告中的常见问题及案例辨析 154

9.6.1 统计结论写法有误 154

9.6.2 统计表有误，P值一般写在表外 155

9.6.3 用“均值±标准误差”描述正态分布资料的分布特征 156

9.6.4 用“均值±标准差”描述偏态分布资料的分布特征 156

9.6.5 误用条图表达适合用线图表达的资料——横轴上的变量为时间且横轴刻度表达有误 156

9.6.6 误用条图表达适合用线图表达的资料——横轴上的变量为浓度 157

9.6.7 本节相关知识简要回顾 157

9.7 本章内容小结 158

参考文献 158

第10章 连续型随机变量概率分布与基因数据分析 159

10.1 常用统计分布 159

10.1.1 正态分布 159

10.1.2 χ2分布 160

10.1.3 t分布 160

10.1.4 F分布 162

10.2 置信区间和P值 162

10.2.1 基本概念 162

10.2.2 区间估计 162

10.2.3 P值 163

10.2.4 贝叶斯统计和频率统计 164

10.2.5 置信区间和P值的频率统计解释 164

10.3 微阵列差别表达分析和多重假设检验 166

10.3.1 P值和假阳性率 166

10.3.2 多重假设检验和总体错误率 167

10.3.3 错误发现率 168

10.3.4 贝叶斯错误发现率 168

10.3.5 FDR和总体错误率的关系 169

10.3.6 对相关的敏感程度 169

10.3.7 无效分布 169

10.3.8 软件执行 171

10.4 实例分析和结果报告 171

10.4.1 前列腺癌微阵列数据实例 172

10.4.2 t检验和总体错误率 172

10.4.3 错误发现率控制 172

10.4.4 错误发现率估计 173

10.4.5 结果报告 173

10.4.6 前列腺癌FDR分析的程序 173

参考文献 175

第11章 科研设计方法及要点的把握 178

11.1 科研设计概述 178

11.1.1 科研设计的概念 178

11.1.2 科研设计整体架构 178

11.2 科研设计要点 179

11.2.1 基本常识与专业知识在科研设计中的作用 179

11.2.2 统计研究设计及其内在关系 179

11.2.3 完善的科研设计的标志以及获得完善科研设计方案的途径 180

11.3 试验设计要点 181

11.3.1 广义、狭义及简易型试验设计分别是什么 181

11.3.2 试验设计三要素及把握的要领 182

11.3.3 试验设计四原则及把握的要领 190

11.3.4 试验设计类型及把握的要领 195

11.3.5 如何进行试验过程中的质量控制 199

11.4 临床试验设计要点 200

11.4.1 临床试验中的法律与法规简介 200

11.4.2 临床试验的特点与分期及伦理道德问题 200

11.4.3 如何制定出合理的诊断、纳入和排除标准 202

11.4.4 如何确定主要疗效与安全性指标 203

11.4.5 如何遵循随机、对照、重复和均衡原则 203

11.4.6 如何实施盲法与降低偏性及多中心临床试验的中心效应 207

11.4.7 如何正确把握临床试验中的四种比较类型 208

11.5 调查设计要点 208

11.5.1 如何正确把握调查设计中的几个关键环节 208

11.5.2 常用抽样方法 210

11.5.3 如何进行调查质量控制 212

11.5.4 如何编制一份具有可操作性的调查表 213

11.5.5 调查资料信度与效度的评价及SAS实现 214

参考文献 215

第12章 制订试验设计方案的关键技术 216

12.1 随机化的种类和SAS实现方法 216

12.1.1 随机化的体现 216

12.1.2 常用随机抽样方法的种类与SAS实现 216

12.1.3 常用随机分组方法的种类与SAS实现 218

12.2 样本含量和检验效能估计的SAS实现 223

12.2.1 估计样本含量的意义 223

12.2.2 确定样本含量时应具备的条件 224

12.2.3 估计总体均值时样本含量估计的SAS实现 224

12.2.4 估计总体率时样本含量估计的SAS实现 225

12.2.5 单组设计均值与率的检验时样本含量估计的SAS实现 226

12.2.6 配对设计均值与率的检验时样本含量估计的SAS实现 227

12.2.7 成组设计均值与率的差异性检验时样本含量估计的SAS实现 229

12.2.8 单因素多水平设计均值与率的检验时样本含量估计的SAS实现 230

12.2.9 检验效能分析概述 231

12.2.1 0单组、配对设计定量资料假设检验时检验效能的SAS实现 231

12.2.1 1成组设计均值与率的差异性检验时检验效能的SAS实现 232

12.3 多因素试验设计类型的构造及辨析 233

12.3.1 随机区组设计和具有一个重复测量的单因素设计 233

12.3.2 平衡不完全随机区组设计与双因素无重复试验设计 234

12.3.3 拉丁方设计与交叉设计 235

12.3.4 嵌套（系统分组）设计、裂区（分割）设计及重复测量设计 236

12.3.5 析因设计及含区组因素的析因设计 239

12.3.6 多因素试验设计类型的辨析 241

12.4 如何用SAS产生多因素试验设计类型 245

12.4.1 试验设计方案包含哪些内容 245

12.4.2 用SAS实现随机区组设计 246

12.4.3 用SAS实现拉丁方设计 247

12.4.4 用SAS实现2×2交叉设计 248

12.4.5 用SAS实现3×3交叉设计 250

12.4.6 用SAS实现析因设计 251

12.4.7 用SAS实现含区组因素的析因设计 252

12.4.8 用SAS实现平衡不完全区组设计 254

参考文献 255

第13章 统计表达与描述的关键技术 256

13.1 以简化形式表达多组定量资料的关键技术 256

13.1.1 用“-x±s”的形式表达析因设计定量资料 256

13.1.2 用“M（Q1～Q3）”的形式表达裂区设计定量资料 257

13.2 编制常用统计表的关键技术 257

13.2.1 表达定性资料的统计表 257

13.2.2 表达原始定量资料的统计表 262

13.3 绘制用于直观判断定量变量分布情况的统计图的关键技术 263

13.3.1 直方图（Histogram）应用场合及实例 263

13.3.2 P-P图、Q-Q图及概率图应用场合及实例 264

参考文献 266

第14章 统计分析方法合理选择的关键技术 267

14.1 合理选择统计分析方法的一般步骤 267

14.2 合理选择统计分析方法处理一元定量资料的关键技术 268

14.3 合理选择统计分析方法处理一元定性资料的关键技术 273

14.4 合理选择统计分析方法处理多元定量资料的关键技术 279

14.5 合理选择统计分析方法处理多元定性资料的关键技术 281

参考文献 282

第15章 如何用SAS实现常用统计分析的关键技术 283

15.1 用SAS实现统计分析的简便快捷的方法 283

15.2 用SAS实现一元定量资料的统计分析 284

15.3 用SAS实现一元定性资料的统计分析 289

15.4 用SAS实现多元定量资料的统计分析 294

15.5 用SAS实现多元定性资料的统计分析 296

参考文献 296

附录A胡良平统计学专著及配套软件简介 297