上篇 非重复测量设计定性资料统计分析方法 1
第1章 一维与二维列联表资料的常规统计分析 1
1.1 单组设计一维表资料总体率的区间估计及其假设检验 1
1.1.1 问题与数据 1
1.1.2 对数据结构的分析 1
1.1.3 分析目的与统计分析方法的选择 1
1.1.4 SAS程序中重要内容的说明 1
1.1.5 主要分析结果及解释 2
1.2 配对设计四格表资料的多种诊断指标的计算和一致性与对称性检验 2
1.2.1 问题与数据 2
1.2.2 对数据结构的分析 2
1.2.3 分析目的与统计分析方法的选择 3
1.2.4 SAS程序中重要内容的说明 3
1.2.5 主要分析结果及解释 4
1.3 一种试验方法与金标准比较的诊断试验配对设计四格表资料统计分析与ROC曲线分析 5
1.4 两种试验方法与金标准比较的诊断试验配对设计四格表资料统计分析与ROC曲线分析 14
1.5 配对设计扩大形式的方表资料一致性和对称性检验与Kendall’s Tau-b秩相关分析 17
1.5.1 问题与数据 17
1.5.2 对数据结构的分析 17
1.5.3 分析目的与统计分析方法的选择 17
1.5.4 SAS程序中重要内容的说明 17
1.5.5 主要分析结果及解释 18
1.6 成组设计横断面研究四格表资料一般x2检验和Fisher’s精确检验 19
1.6.1 问题与数据 19
1.6.2 对数据结构的分析 19
1.6.3 分析目的与统计分析方法的选择 19
1.6.4 SAS程序中重要内容的说明 19
1.6.5 主要分析结果及解释 19
1.7 成组设计队列研究四格表资料一般x2检验和相对危险度RR计算及其CMHx2检验 20
1.7.1 问题与数据 20
1.7.2 对数据结构的分析 20
1.7.3 分析目的与统计分析方法的选择 20
1.7.4 SAS程序中重要内容的说明 21
1.7.5 主要分析结果及解释 21
1.8 成组设计病例对照研究四格表资料一般x2检验和优势比OR计算及其CMHx2检验 22
1.8.1 问题与数据 22
1.8.2 对数据结构的分析 22
1.8.3 分析目的与统计分析方法的选择 22
1.8.4 SAS程序中重要内容的说明 23
1.8.5 主要分析结果及解释 23
1.9 成组设计定性资料三种特殊的比较——非劣效性和等效性及优效性假设检验 24
1.9.1 成组设计定性资料非劣效性试验对应的假设检验 24
1.9.2 成组设计定性资料等效性试验对应的假设检验 25
9.3 成组设计定性资料优效性试验对应的假设检验 26
1.10 成组设计结果变量为多值有序变量的2×C表资料的差异性分析与线性趋势检验 27
1.10.1 问题与数据 27
1.10.2 对数据结构的分析 27
1.10.3 分析目的与统计分析方法的选择 27
1.10.4 SAS程序中重要内容的说明 28
1.10.5 主要分析结果及解释 29
1.11 成组设计结果变量为多值名义变量的2×C表资料统计分析 29
1.11.1 问题与数据 29
1.11.2 对数据结构的分析 29
1.11.3 分析目的与统计分析方法的选择 30
1.11.4 SAS程序中重要内容的说明 30
1.11.5 主要分析结果及解释 30
1.12 单因素多水平设计无序原因变量R×2表资料统计分析 30
1.12.1 问题与数据 30
1.12.2 对数据结构的分析 31
1.12.3 分析目的与统计分析方法的选择 31
1.12.4 SAS程序中重要内容的说明 31
1.12.5 主要分析结果及解释 31
1.13 单因素多水平设计有序原因变量R×2表资料的差异性分析与Cochran-Armitage线性趋势检验 32
1.13.1 问题与数据 32
1.13.2 对数据结构的分析 32
1.13.3 分析目的与统计分析方法的选择 32
1.13.4 SAS程序中重要内容的说明 32
1.13.5 主要分析结果及解释 33
1.14 单因素多水平设计双向无序R×C表资料一般x2检验和Fisher’s精确检验 33
1.14.1 问题与数据 33
1.14.2 对数据结构的分析 33
1.14.3 分析目的与统计分析方法的选择 33
1.14.4 SAS程序中重要内容的说明 33
1.14.5 主要分析结果及解释 34
1.15 单因素多水平设计有序结果变量R×C表资料的秩和检验 34
1.15.1 问题与数据 34
1.15.2 对数据结构的分析 34
1.15.3 分析目的与统计分析方法的选择 34
1.15.4 SAS程序中重要内容的说明 35
1.15.5 主要分析结果及解释 35
1.16 单因素多水平设计双向有序R×C表资料的四种不同分析目的的统计分析 35
1.16.1 问题与数据 35
1.16.2 对数据结构的分析 36
1.16.3 分析目的与统计分析方法的选择 36
1.16.4 SAS程序中重要内容的说明 36
1.16.5 主要分析结果及解释 36
1.17 单因素多水平设计双向变量任意性质的R×C表资料关联性Shannon信息量分析和对应分析 37
1.17.1 Shannon信息量分析 37
1.17.2 定性资料对应分析 39
1.18 单因素多水平设计R×C表资料任何两个水平组之间的两两比较 40
1.19 数据库形式表达资料的统计分析 40
1.20 本章中几类不同统计分析原理概述 42
1.20.1 单组设计一元定性资料假设检验的原理 42
1.20.2 配对设计2×2表资料的一致性检验计算原理 43
1.20.3 配对设计扩大形式方表资料的对称性检验计算原理 43
1.20.4 分析各种成组设计定性资料的计算原理 44
1.20.5 分析单因素多水平设计定性资料的计算原理 47
1.21 本章小结 52
参考文献 52
第2章 高维列联表资料的常规统计分析 53
2.1 问题与数据 53
2.2 对数据结构的分析 54
2.3 统计分析目的与分析方法选择 54
2.4 用SAS软件对实例进行分析 55
2.4.1 用SAS软件对例2-1的资料进行加权x2检验 55
2.4.2 用SAS软件对例2-1资料进行CMH校正的x2检验 56
2.4.3 用SAS软件对例2-2的资料进行meta分析 58
2.4.4 用SAS软件对例2-3的资料进行CMHx2检验 60
2.4.5 用SAS软件对例2-4的资料进行CMH校正的秩和检验 61
2.5 高维列联表资料常规统计分析基本概念 63
2.6 高维列联表资料常规统计分析原理概述 63
2.6.1 加权x2检验 63
2.6.2 CMH统计分析 64
2.6.3 meta分析 65
2.7 本章小结 68
参考文献 68
第3章 对数线性模型 69
3.1 问题与数据 69
3.2 对数据结构的分析 70
3.3 统计分析目的与分析方法选择 70
3.4 用SAS软件对实例进行解析 70
3.4.1 用SAS软件对例3-1的资料进行对数线性模型分析 70
3.4.2 用SAS软件对例3-2的资料进行对数线性模型分析 72
3.5 对数线性模型基本概念 75
3.6 对数线性模型原理概述 75
3.6.1 基本模型 75
3.6.2 参数估计 75
3.6.3 最优模型的选择 75
3.6.4 模型评价 76
3.7 本章小结 76
参考文献 76
第4章 非配对设计一水平多重logistic回归分析 77
4.1 问题与数据 77
4.2 对数据结构的分析 80
4.3 统计分析目的与分析方法选择 80
4.4 用SAS实现logistic回归分析 81
4.4.1 对例4-1的资料进行一般多重logistic回归分析 81
4.4.2 对例4-2的资料进行一般多重logistic回归分析 83
4.4.3 对例4-3的资料进行累计多重logistic回归分析 86
4.4.4 对例4-4的资料进行累计多重logistic回归分析 89
4.4.5 对例4-5的资料进行扩展的多重logistic回归分析 91
4.4.6 对例4-6的资料进行扩展的多重logistic回归分析 93
4.5 logistic回归分析基本概念 95
4.6 logistic回归分析原理概述 95
4.6.1 基本模型 95
4.6.2 模型估计 95
4.6.3 logistic回归方程和偏回归系数的假设检验 96
4.6.4 模型评价 96
4.6.5 变量筛选 96
4.7 本章小结 97
参考文献 97
第5章 非配对设计二水平多重logistic回归分析 98
5.1 问题与数据 98
5.2 对数据结构的分析 100
5.3 统计分析目的与分析方法选择 100
5.4 用SAS软件对实例进行解析 100
5.4.1 用SAS软件对非配对设计二分类资料进行二水平多重logistic回归分析 100
5.4.2 用SAS软件对非配对设计多值有序分类资料进行二水平多重logistic回归分析 105
5.4.3 用SAS软件对非配对设计多值名义分类资料进行二水平多重logistic回归分析 110
5.5 多水平统计模型基本概念 114
5.6 非配对设计二水平多重logistic回归分析原理概述 114
5.6.1 结果为二值变量的二水平多重logistic回归分析 114
5.6.2 结果为多值有序变量的二水平多重logistic回归分析 116
5.6.3 结果为多值名义变量的二水平多重logistic回归分析 117
5.7 本章小结 118
参考文献 118
第6章 配对设计一水平多重logistic回归分析 119
6.1 问题与数据 119
6.2 对数据结构的分析 123
6.3 统计分析目的与分析方法选择 123
6.4 用SAS软件对实例进行解析 123
6.4.1 用SAS软件对1：1配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析 123
6.4.2 用SAS软件对1：2配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析 127
6.4.3 用SAS软件对m：n配对设计二分类结果变量进行多重logistic回归分析 131
6.5 条件logistic回归分析基本概念 135
6.6 条件logistic回归分析原理概述 135
6.6.1 1：1配对设计的条件logistic回归分析 135
6.6.2 1：r配对设计的条件logistic回归分析 135
6.6.3 m：n配对设计的条件logistic回归分析 136
6.7 本章小结 137
参考文献 137
第7章 潜在类别分析 138
7.1 问题与数据 138
7.2 对数据结构的分析 139
7.3 统计分析目的与分析方法选择 139
7.4 用SAS软件对实例进行解析 139
7.4.1 对例7-1进行潜在类别分析 139
7.4.2 对例7-2进行潜在类别分析 144
7.4.3 对例7-3进行潜在类别分析 147
7.5 潜在类别分析基本概念 150
7.6 潜在类别分析原理概述 151
7.6.1 基本模型 151
7.6.2 模型参数 152
7.6.3 模型估计 152
7.6.4 模型评价 153
7.6.5 分类 154
7.7 本章小结 154
参考文献 154
第8章 项目反应模型 155
8.1 问题与数据 155
8.2 对数据结构的分析 155
8.3 统计分析目的与分析方法选择 156
8.4 用Mplus软件对实例进行解析 156
8.4.1 针对内风证分量表对例8-1进行项目反应模型分析 156
8.4.2 针对内火证分量表对例8-1进行项目反应模型分析 159
8.4.3 针对痰湿证分量表对例8-1进行项目反应模型分析 161
8.4.4 针对血瘀证分量表对例8-1进行项目反应模型分析 164
8.4.5 针对气虚证分量表对例8-1进行项目反应模型分析 166
8.4.6 针对阴虚证分量表对例8-1进行项目反应模型分析 168
8.5 项目反应模型基本概念 170
8.6 项目反应模型原理概述 171
8.6.1 几个基本概念 171
8.6.2 基本假设 172
8.6.3 基本模型 173
8.6.4 参数估计 174
8.6.5 模型评价 175
8.7 本章小结 176
参考文献 177
下篇 重复测量设计定性资料统计分析方法 178
第9章 重复测量设计一元定性资料广义估计方程分析 178
9.1 问题与数据 178
9.2 对数据结构的分析 179
9.3 统计分析目的与分析方法选择 179
9.4 用SAS软件对实例进行解析 180
9.4.1 将时间作为分类变量对例9-1进行分析 180
9.4.2 将时间作为连续变量对例9-1进行分析 188
9.4.3 对例9-2进行分析 196
9.5 广义估计方程基本概念 199
9.6 原理概述 200
9.6.1 简要介绍 200
9.6.2 作业相关矩阵 201
9.6.3 参数估计 202
9.6.4 模型评价 203
9.7 本章小结 203
参考文献 204
第10章 重复测量设计一元定性资料加权最小二乘法分析 205
10.1 问题与数据 205
10.2 对数据结构的分析 207
10.3 统计分析目的与分析方法选择 207
10.4 用SAS软件对实例进行解析 208
10.4.1 对例10-1进行加权最小二乘分析 208
10.4.2 对例10-2进行加权最小二乘分析 210
10.4.3 对例10-3进行加权最小二乘分析 211
10.5 加权最小二乘法基本概念 213
10.6 加权最小二乘法原理概述 213
10.6.1 简要介绍 213
10.6.2 资料结构 213
10.6.3 基本模型 213
10.6.4 模型评价 214
10.7 本章小结 214
参考文献 214
第11章 重复测量设计多元定性资料潜在转移模型分析 215
11.1 问题与数据 215
11.2 对数据结构的分析 216
11.3 统计分析目的与分析方法选择 216
11.4 用SAS软件对实例进行解析 216
11.5 潜在转移模型分析基本概念 242
11.6 潜在转移模型分析原理概述 242
11.6.1 基本模型 242
11.6.2 模型参数 243
11.6.3 模型估计 244
11.6.4 模型评价 245
11.7 本章小结 245
参考文献 245
附录A 中风病证候要素评价量表备选条目 247
附录B 胡良平统计学专著及配套软件简介 253