第一章 绪论 1
第一节 概述 1
第二节 医学统计资料的来源与分类 3
第三节 统计学常用的基本概念 5
第四节 统计工作的基本步骤 8
思考与练习 10
第二章 数值变量的描述性统计 11
第一节 频数分布 11
第二节 集中趋势 13
第三节 离散趋势 17
第四节 正态分布 19
第五节 医学参考值的估计 22
第六节 SAS程序 23
思考与练习 24
第三章 分类变量的描述性统计 26
第一节 常用的比例指标及其意义 26
第二节 相对危险度与优势比 27
第三节 率的标准化法 29
第四节 动态数列 32
第五节 比例指标应用时的注意事项 34
第六节 SAS程序 35
思考与练习 36
第四章 抽样误差与区间估计 37
第一节 均数的抽样误差 37
第二节 均数抽样误差的分布——t分布 39
第三节 总体均数的可信区间估计 40
第四节 方差的抽样误差与可信区间估计 41
第五节 率的抽样误差与可信区间估计 41
思考与练习 43
第五章 假设检验 44
第一节 假设检验的基本思想 44
第二节 假设检验的基本步骤 46
第三节 未知总体与已知总体均数的比较 47
第四节 配对设计资料均数的比较 48
第五节 两组完全随机设计资料的方差齐性检验 50
第六节 完全随机设计两总体均数的比较 51
第七节 正态性检验 54
第八节 假设检验中的两类错误与检验效能 56
第九节 SAS程序 57
思考与练习 59
第六章 X2检验 60
第一节 X2分布 60
第二节 拟合优度检验 61
第三节 独立性检验 63
第四节 趋势检验 70
第五节 多个四格表的联合分析 71
第六节 四格表的费歇尔精确概率检验 72
第七节 SAS程序 73
思考与练习 74
第七章 二项分布与泊松分布 76
第一节 二项分布的概念 76
第二节 二项分布的性质 78
第三节 二项分布的应用 80
第四节 泊松分布的概念 82
第五节 泊松分布的性质 83
第六节 Poisson分布的应用 85
第七节 SAS程序 89
思考与练习 90
第八章 方差分析（一）：单向方差分析 92
第一节 方差分析的基本思想 92
第二节 方差分析的步骤 95
第三节 平均值之间的多重比较 96
第四节 方差分析的假定条件和数据变换 99
第五节 SAS程序 100
思考与练习 101
第九章 方差分析（二）：双向方差分析 103
第一节 随机区组设计的方差分析 103
第二节 两因素析因设计资料的方差分析 105
第三节 两因素析因设计方差分析中的多重比较 109
第四节 裂区设计资料的方差分析 111
第五节 SAS程序 114
思考与练习 116
第十章 方差分析（三）：重复测量资料的方差分析 118
第一节 重复测量资料方差分析对协方差阵的要求 118
第二节 单因素重复测量资料的方差分析 119
第三节 两因素重复测定资料的方差分析 122
第四节 趋势分析 125
第五节 SAS程序 130
思考与练习 132
第十一章 非参数检验 134
第一节 两组配对设计资料的比较 134
第二节 两样本成组比较 137
第三节 多个样本之间的比较 140
第四节 Ridit分析 144
第五节 SAS程序 147
思考与练习 149
第十二章 生存时间资料的非参数分析方法 150
第一节 生存时间资料的特点 150
第二节 小样本生存率的Kaplan-Meier估计 154
第三节 大样本生存率的寿命表法估计 156
第四节 生存曲线比较的假设检验 157
第五节 SAS程序 161
思考与练习 162
第十三章 诊断试验的评价 164
第一节 贝叶斯公式 164
第二节 诊断试验中常用的评价指标 165
第三节 ROC曲线 170
第四节 决策分析及其有关问题 173
第五节 SAS与SPSS软件实现ROC分析 176
思考与练习 177
第十四章 直线回归与相关 179
第一节 直线回归 179
第二节 直线相关 185
第三节 Spearman秩相关 188
第四节 SAS程序 190
思考与练习 191
第十五章 多元线性回归与相关 192
第一节 多元线性回归模型 192
第二节 回归系数的假设检验 194
第三节 回归方程的评价 196
第四节 选择回归变量的方法 198
第五节 回归诊断 199
第六节 多元线性相关 200
第七节 应用线性回归分析时需注意的问题 201
第八节 SAS程序 202
思考与练习 202
第十六章 logistic回归 204
第一节 logistic回归的模型结构 204
第二节 回归参数的估计及其假设检验 205
第三节 回归参数的解释 207
第四节 回归模型拟合情况的分析 208
第五节 应用logistic回归时值得注意的几个问题 210
第六节 匹配设计资料的logistic回归 213
第七节 SAS程序 217
思考与练习 218
第十七章 多项反应模型 220
第一节 多项反应logit模型 220
第二节 有序反应变量的累积logit模型 224
第三节 累积logit模型的参数解释 226
第四节 其它有序回归模型 228
第五节 SAS程序 229
思考与练习 230
第十八章 对数线性模型 232
第一节 概述 232
第二节 二维列联表对数线性模型 234
第三节 三维列联表对数线性模型 240
第四节 模型的选择 244
第五节 SAS程序 246
思考与练习 247
第十九章 Cox比例风险模型 249
第一节 模型结构与参数估计 249
第二节 回归模型的应用 251
第三节 基准风险和生存函数的估计 253
第四节 比例风险假设的检验 256
第五节 时依协变量 258
第六节 SAS程序 258
思考与练习 259
第二十章 威布尔回归模型 261
第一节 威布尔回归模型的结构 261
第二节 威布尔回归模型的应用 263
第三节 SAS程序 266
思考与练习 268
第二十一章 判别分析 269
第一节 Bayes线性判别 269
第二节 假设检验及变量的筛选 275
第三节 Bayes两类判别 278
第四节 Fisher线性判别 280
第五节 SAS程序 285
思考与练习 286
第二十二章 聚类分析 287
第一节 聚类统计量及其归类方法 287
第二节 系统聚类法 291
第三节 有序样品聚类法 293
第四节 SAS程序 297
思考与练习 298
第二十三章 主成分分析 299
第一节 概述 299
第二节 主成分的求法 300
第三节 主成分的选取 302
第四节 主成分实际意义的解释 303
第五节 主成分分析的应用 304
第六节 SAS程序 309
思考与练习 310
第二十四章 因子分析 312
第一节 因子分析模型 312
第二节 因子分析模型的参数估计 314
第三节 因子得分 319
第四节 因子分析的应用 321
第五节 SAS程序 322
思考与练习 322
第二十五章 生物检定 323
第一节 剂量与反应的关系 323
第二节 半数致死量的确定 327
第三节 生物等效性的检定 330
第四节 SAS程序 335
思考与练习 336
第二十六章 实验设计 337
第一节 医学科研设计的基本要素与设计原则 337
第二节 随机化分组方法 340
第三节 几种简单的样本含量估计方法 342
第四节 常用的几种设计方案 343
第五节 新药临床试验与评价 355
第六节 SAS程序 358
思考与练习 359
第二十七章 序贯设计与分析 361
第一节 质反应变量的序贯实验 361
第二节 量反应变量的序贯设计与分析 366
第三节 成组序贯设计与分析 369
第四节 SAS程序 373
思考与练习 374
第二十八章 流行病学研究中的统计方法 375
第一节 横断面研究 375
第二节 病例-对照研究 378
第三节 队列研究的设计与观察指标 382
思考与练习 384
第二十九章 生命统计 386
第一节 出生统计指标 386
第二节 死亡统计指标 388
第三节 寿命表的编制 390
第四节 生存质量与健康预期寿命表 396
第五节 国际疾病分类 398
第六节 SAS程序 401
思考与练习 403
附录一 统计用表 404
附录二 参考文献 423
附录三 英汉名词对照表 426
附录四 汉英名词对照表 436