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目录 3

第1篇 医学统计典型错误辨析 3

第1章 实验设计典型错误辨析 3

1.1 指导思想上的问题 3

1.1.1 只有专业设计，缺乏统计研究设计 3

1.1.2 临床科研流程倒置 3

1.1.3 缺乏完善的实验设计方案 3

1.2.1 不能正确区分因素与水平 5

1.2 实验设计三要素方面存在的问题 5

1.2.2 盲目选用受试对象 6

1.2.3 盲目选用观测指标 6

1.3 对照原则实施中存在的问题 7

1.3.1 对照过剩 7

1.3.2 假对照 7

1.3.3 对照不全 8

1.3.4 缺乏必要的对照组 9

1.3.5 盲目设立对照组 10

1.4.2 用随意取代随机 11

1.4.1 按进入研究的时间顺序分组 11

1.4 随机原则实施中存在的问题 11

1.5 重复原则实施中存在的问题 12

1.5.1 重复的三层含义 12

1.5.2 样本含量n＝1 12

1.6 均衡原则实施中存在的问题 13

1.6.1 均衡原则的含义 13

1.6.2 对照组与实验组基线不可比 14

1.6.3 提高均衡原则的策略 14

1.7.2 用单因素设计取代多因素设计实例 15

1.7.1 用单因素设计取代多因素设计的含义及其不良后果 15

1.7 多因素实验研究中存在的问题 15

1.7.3 看似多因素设计实际仍为单因素设计 16

1.7.4 实验因素各水平组合不完全 17

第2章 统计描述典型错误辨析 19

2.1 指导思想上的问题 19

2.1.1 轻敌思想极为严重 19

2.1.2 缺乏起码的常识 19

2.2 统计资料类型识别方面的错误 19

2.2.1 误将定性资料视为定量资料 19

2.2.2 误将定量资料视为定性资料 21

2.3 相对数应用中存在的错误 23

2.3.1 误将“百分比”当作“百分率” 23

2.3.2 误将“百分率”当作“百分比” 24

2.3.3 分母很小（n＜20）时仍计算相对数 24

2.4 平均指标与变异指标应用中存在的错误 25

2.5 编制统计表中存在的错误 26

2.6 绘制统计图中存在的错误 27

3.2.1 平衡组合多因素实验设计资料“对号入座”辨析法 30

3.2 多因素实验设计类型的辨析法 30

3.1 定量资料统计分析常见错误及其不良后果 30

第3章 定量资料统计分析典型错误辨析 30

3.2.2 平衡组合多因素实验设计资料“结构变形”辨析法 33

3.2.3 非平衡组合多因素实验设计资料的“拆分”辨析法 40

3.3 多因素实验设计多指标资料一元与多元“兼顾”辨析法 47

3.4 正交实验设计资料处理中常见错误辨析法 50

3.5 不完善的多因素实验设计问题的辨析法 52

3.6 用单因素分析取代多因素分析问题的辨析法 54

3.7 存在组间均衡性较差错误的辨析法 56

4.2.1 二维列联表资料分析中常见错误辨析 59

4.2 定性资料分析中常见错误辨析 59

4.1 定性资料统计分析常见错误及其不良后果 59

第4章 定性资料统计分析典型错误辨析 59

4.2.2 高维列联表资料分析中常见错误辨析 63

第5章 相关与回归分析典型错误辨析 69

5.1 相关与回归分析中存在问题的概述 69

5.2 相关与回归分析中常见错误举例 69

第2篇 医学统计学理论与方法 79

第6章 实验设计的理论与方法 79

6.1 正确识别实验设计类型的意义和方法 79

6.2.2 单因素k水平设计（k＝1、2、≥3） 80

6.2 常用实验设计类型介绍 80

6.2.1 掌握实验设计类型的必要性 80

6.2.3 多因素析因设计 82

6.2.4 多因素正交设计 87

6.2.5 重复测量设计 87

6.2.6 配伍组设计 91

6.2.7 交叉设计 92

6.2.8 拉丁方设计 93

6.3.2 “配对＋成组”设计等价于“单因素k水平”设计吗 94

6.3.3 “配对、成组、交叉”设计中应选择哪一个 94

6.3 实验设计类型的合理选用 94

6.3.1 选用实验设计类型的指导思想 94

6.3.4 “单因素k水平设计、配伍组设计、拉丁方设计”中应选择哪一个 96

6.3.5 “析因设计、正交设计”中应选择哪一个 97

6.4.3 实验效应的考虑 100

6.5.1 对照原则的实施 100

6.5 实验设计中四个基本原则的实施 100

6.4.2 实验因素的考虑 100

6.4.1 受试对象的考虑 100

6.4 实验设计中三要素的考虑 100

6.5.2 随机原则的实施 101

6.5.3 重复原则的实施 109

6.5.4 均衡原则的实施 109

6.6 与实验设计有关的概念及设计举例 109

6.6.1 实验设计基本概念举例 109

6.6.2 实验设计类型用法举例 113

7.1.2 何为参数检验与非参数检验 117

7.1.1 何为定量资料的统计分析 117

7.1.3 参数检验要求资料应满足的前提条件 117

7.1 定量资料统计分析的基本概念 117

第7章 定量资料统计分析的理论与方法 117

7.1.4 当资料不满足前提条件时怎么办 118

7.1.5 统计计算的实现策略 118

7.2 参数检验的基本思想与计算步骤 118

7.2.1 常用参数检验方法概述 118

7.2.2 参数检验的基本思想 118

7.2.3 参数检验的前提条件和理论依据 119

7.2.4 参数检验的计算步骤 119

7.3.2 非参数检验的基本思想 120

7.3.1 常用非参数检验方法概述 120

7.3 非参数检验的基本思想与计算步骤 120

7.3.3 符号检验的计算步骤 121

7.3.4 符号秩和检验的计算步骤 122

7.3.5 秩和检验的计算步骤 122

第8章 定性资料统计分析的理论与方法 124

8.1 定性资料统计分析方法概述 124

8.1.1 何为定性资料的统计分析 124

8.1.2 正确处理定性资料的关键技术 124

8.2 定性资料统计分析的基本思想和原理 125

8.2.1 x2检验的基本思想和原理 125

8.2.2 秩和检验的基本思想和原理 125

8.2.3 Ridit分析的基本思想和原理 126

8.3 2×2表（或四格表）资料及对应的统计分析方法 127

8.3.1 来自横断面研究设计的2×2表资料及统计分析方法 127

8.3.2 来自队列研究设计的2×2表资料及统计分析方法 128

8.3.3 来自病例-对照研究设计的2 ×2表资料及统计分析方法 128

8.3.4 来自配对研究设计的2×2表资料及统计分析方法 129

8.4 R×C表资料及对应的统计分析方法 130

8.4.1 双向无序的R×C表资料及统计分析方法 130

8.4.2 单向有序的R×C表资料及统计分析方法 131

8.4.3 双向有序且属性不同的R×C表资料及统计分析方法 131

8.4.4 双向有序且属性相同的R×C表资料及统计分析方法 132

8.5 高维列联表资料及对应的统计分析方法 133

8.5.1 结果变量为二值变量的高维列联表及统计分析方法 133

8.5.2 结果变量为多值有序变量的高维列联表及统计分析方法 133

8.5.3 结果变量为多值名义变量的高维列联表及统计分析方法 133

第9章 直线相关与回归分析的理论与方法 135

9.1 直线相关与回归分析方法概述 135

9.1.1 何为直线相关与回归分析 135

9.1.2 进行直线相关与回归分析的正确步骤 135

9.1.3 相关与回归分析的种类 136

9.1.4 直线相关与回归分析的异同点 137

9.1.5 直线相关与回归分析的关键点 138

9.2.1 相关系数r的计算 140

9.2 直线相关与回归分析的计算与检验 140

9.2.2 相关系数r的假设检验 141

9.2.3 总体相关系数ρ的置信区间 141

9.2.4 截距a和斜率b的计算 141

9.2.5 截距a和斜率b的假设检验 142

9.2.6 总体截距α和斜率β的置信区间 143

9.2.7 直线回归分析中其他有关的区间估计问题 143

10.1.1 单组设计定量资料t检验的预备工作 147

10.1.3 用手工实现单组设计定量资料t检验 147

10.1.2 单组设计定量资料t检验的实例 147

第10章 定量资料参数检验 147

10.1 单组设计定量资料t检验的应用 147

第3篇 用手工与SAS实现统计分析 147

10.1.4 用SAS实现单组设计定量资料t检验 148

10.2 配对设计定量资料t检验的应用 149

10.2.1 配对设计定量资料t检验的预备工作 149

10.2.2 配对设计定量资料t检验的实例 150

10.2.3 用手工实现配对设计定量资料t检验 150

10.3.1 成组设计定量资料t检验的预备工作 151

10.3 成组设计定量资料t检验的应用 151

10.2.4 用SAS实现配对设计定量资料t检验 151

10.3.2 成组设计定量资料t检验的实例 152

10.3.3 用手工实现成组设计定量资料t检验 152

10.3.4 用SAS实现成组设计定量资料t检验 153

10.4 单因素多水平设计定量资料方差分析的应用 155

10.4.1 单因素多水平设计定量资料方差分析的预备工作 155

10.4.2 单因素多水平设计定量资料方差分析的实例 155

10.4.3 用手工实现单因素多水平设计定量资料的方差分析 155

10.4.4 用SAS实现单因素多水平设计定量资料的方差分析 156

10.5.2 配伍组设计定量资料方差分析的实例 159

10.5.3 用手工实现配伍组设计定量资料方差分析 159

10.5 配伍组设计定量资料方差分析的应用 159

10.5.1 配伍组设计定量资料方差分析的预备工作 159

10.5.4 用SAS实现配伍组设计定量资料方差分析 160

10.6 拉丁方设计定量资料方差分析的应用 162

10.6.1 拉丁方设计定量资料方差分析的预备工作 162

10.6.2 拉丁方设计定量资料方差分析的实例 163

10.6.3 用手工实现拉丁方设计定量资料方差分析 163

10.6.4 用SAS实现拉丁方设计定量资料方差分析 164

10.7.2 交叉设计定量资料方差分析的实例 166

10.7 交叉设计定量资料方差分析的应用 166

10.7.1 交叉设计定量资料方差分析的预备工作 166

10.7.3 用手工实现交叉设计定量资料方差分析 167

10.7.4 用SAS实现交叉设计定量资料方差分析 169

10.8 析因设计定量资料方差分析的应用 170

10.8.1 析因设计定量资料方差分析的预备工作 170

10.8.2 析因设计定量资料方差分析的实例 170

10.8.3 用手工实现析因设计定量资料方差分析 171

10.8.4 用SAS实现析因设计定量资料方差分析 172

10.9.1 正交设计定量资料方差分析的预备工作 173

10.9 正交设计定量资料方差分析的应用 173

10.9.2 正交设计定量资料方差分析的实例 174

10.9.3 用手工实现正交设计定量资料方差分析 174

10.9.4 用SAS实现正交设计定量资料方差分析 175

第11章 定量资料非参数检验 178

11.1 单组设计定量资料非参数检验的应用 178

11.1.1 单组设计定量资料非参数检验的实例 178

11.1.2 用手工实现单组设计定量资料符号检验 178

11.1.3 用SAS实现单组设计定量资料符号检验 178

11.2.2 用手工实现配对设计定量资料符号秩和检验 179

11.2.1 配对设计定量资料非参数检验的实例 179

11.2 配对设计定量资料非参数检验的应用 179

11.2.3 用SAS实现配对设计定量资料符号秩和检验 180

11.3 成组设计定量资料非参数检验的应用 181

11.3.1 成组设计定量资料非参数检验的实例 181

11.3.2 用手工实现成组设计定量资料Wilcoxon秩和检验 181

11.3.3 用SAS实现成组设计定量资料Wilcoxon秩和检验 182

11.4 单因素多水平设计定量资料非参数检验的应用 184

11.4.1 单因素多水平设计定量资料非参数检验的实例 184

11.4.2 用手工实现单因素多水平设计定量资料Kruskal-Wallis检验 184

11.4.3 用SAS实现单因素多水平设计定量资料Kruskal-Wallis检验 185

11.5 配伍组设计定量资料非参数检验的应用 186

11.5.1 配伍组设计定量资料非参数检验的实例 186

11.5.2 用手工实现配伍组设计定量资料Friedman检验 186

11.5.3 用SAS实现配伍组设计定量资料Friedman检验 187

11.6 多个样本间两两比较秩和检验的应用 190

11.6.1 多个样本间两两比较秩和检验的概述 190

11.6.2 多个样本间定量资料两两比较秩和检验的实例及SAS实现 190

11.6.3 单向有序列联表资料两两比较秩和检验的实例及SAS实现 193

12.1.2 用手工实现横断面研究设计2×2表资料的统计分析 197

12.1.1 横断面研究设计2×2表资料的实例 197

12.1 横断面研究设计2×2表资料的统计分析 197

第12章 二维列联表资料的统计分析 197

12.1.3 用SAS实现横断面研究设计2×2表资料的统计分析 198

12.2 队列研究设计2×2表资料的统计分析 199

12.2.1 队列研究设计2×2表资料的实例 199

12.2.2 用手工实现队列研究设计2×2表资料的统计分析 199

12.2.3 用SAS实现队列研究设计2×2表资料的统计分析 200

12.3 病例-对照研究设计2×2表资料的统计分析 201

12.3.1 病例-对照研究设计2×2表资料的实例 201

12.4 配对研究设计2×2表资料的统计分析 202

12.4.1 配对研究设计2×2表资料的实例 202

12.3.3 用SAS实现病例-对照研究设计2×2表资料的统计分析 202

12.3.2 用手工实现病例-对照研究设计2×2表资料的统计分析 202

12.4.2 用手工实现配对研究设计2×2表资料的统计分析 203

12.4.3 用SAS实现配对研究设计2×2表资料的统计分析 203

12.5 双向无序R×C列联表资料的统计分析 203

12.5.1 双向无序R×C列联表资料的实例 203

12.5.2 用手工实现双向无序R×C列联表资料的统计分析 204

12.5.3 用SAS实现双向无序R×C列联表资料的统计分析 204

12.6.1 单向有序R×C列联表资料的实例 206

12.6 单向有序R×C列联表资料的统计分析 206

12.6.2 用手工实现单向有序R×C列联表资料的统计分析 207

12.6.3 用SAS实现单向有序R×C列联表资料的统计分析 208

12.7 双向有序且属性不同R×C列联表资料的统计分析 211

12.7.1 双向有序且属性不同R×C列联表资料的实例 211

12.7.2 用SAS实现双向有序且属性不同R×C列联表资料的统计分析 211

12.8 双向有序且属性相同R×C列联表资料的统计分析 213

12.8.1 双向有序且属性相同R×C列联表资料的实例 213

12.8.2 用手工实现双向有序且属性相同R×C列联表资料的统计分析 213

12.8.3 用SAS实现双向有序且属性相同R×C列联表资料的统计分析 214

13.1.1 直线相关与回归分析的实例 215

13.1.2 用SAS实现直线相关与回归分析 215

第13章 直线相关与回归分析 215

13.1 直线相关与回归分析的应用 215

13.1.3 直线相关与回归分析输出结果及其解释 217

13.2 可直线化回归分析的应用 219

13.2.1 简单曲线拟合的实例 219

13.2.2 用SAS实现简单曲线拟合 220

13.2.3 曲线拟合输出结果及其解释 220

14.1.2 将定性变量转换成哑变量 224

14.1.1 多元回归分析的种类 224

14.1 多元回归分析概述 224

第14章 多元回归分析 224

14.1.3 筛选自变量的必要性及常用方法 225

14.1.4 回归诊断的概念及意义 225

14.1.5 回归方程优劣的评价 226

14.1.6 各自变量作用大小的评价 226

14.2 回归模型与回归方程 226

14.2.1 多元线性回归模型与多元线性回归方程 226

14.2.2 多元Logistic回归模型与多元Logistic回归方程 226

14.3.1 多元线性回归分析的实例 227

14.3 多元线性回归分析的应用 227

14.2.3 多元回归分析的任务 227

14.3.2 用SAS实现多元线性回归分析 228

14.3.3 用SAS实现多元Logistic回归分析 234

14.3.4 可用对数线性模型分析高维列联表资料 237

第15章 生存分析简介 238

15.1 生存资料的特点 238

15.2 生存分析方法简介 238

15.2.1 统计描述 238

15.2.3 半参数检验 239

15.2.2 非参数检验 239

15.3 用Kaplan-Meier法分析单因素多水平设计生存资料 240

15.3.1 计算方法 240

15.3.2 应用举例 240

15.2.4 参数检验 240

15.4 用COX模型分析多因素生存资料 243

15.4.1 COX模型回归分析概述 243

15.4.2 COX模型回归分析的应用 244

16.2 参数估计中样本含量的估计 247

16.2.1 估计总体均数时所需的样本含量 247

16.1 估计样本含量所需要的前提条件 247

第16章 样本含量的估计 247

16.2.2 估计总体率时所需的样本含量 248

16.3 定量资料假设检验中样本含量的估计 248

16.3.1 采用单组设计或配对设计时所需样本含量的估计 248

16.3.2 采用成组设计时所需样本含量的估计 248

16.3.3 采用单因素多水平设计时所需样本含量的估计 248

16.4 定性资料假设检验中样本含量的估计 249

16.4.1 单组设计下检验总体率时样本含量的估计 249

16.4.3 配对设计定性资料假设检验时样本含量的估计 250

16.4.2 成组设计下两总体率比较时样本含量的估计 250

16.4.4 两总体生存率比较时样本含量的估计 251

16.4.5 多个总体生存率比较时样本含量的估计 251

16.5 直线相关分析中样本含量的估计 251

16.5.1 直线相关分析时样本含量的估计 251

16.5.2 两总体相关系数比较时样本含量的估计 252

17.2.1 加强正面宣传、提高认识水平 253

17.2 正确应用统计学的策略 253

17.1.2 业务主管部门对统计学的重要性缺乏应有的重视 253

17.1.1 对统计学的复杂性和严谨性认识不足 253

17.1 人们误用和滥用统计学的根本原因是什么 253

第17章 正确应用统计学的策略 253

17.2.2 建立健全科研质量监督检查管理机制 254

17.2.3 改进教学方法、真正提高统计学教学质量 254

17.2.4 建立完善的继续教育体系 254

17.2.5 提高统计学水平的举措 255

17.2.6 正确应用统计学的思想 255

17.2.7 正确应用统计学的要领 255

附录 统计用表 258

参考文献 309