第一章 绪论 1
第一节 中医药统计学概述 1
一、统计学与中医药统计学的定义 1
二、统计学的发展简史 1
三、统计学的基本思想、研究方法和特点 1
四、中医药统计学的主要内容 2
第二节 统计工作的基本步骤 2
一、研究设计 2
二、收集资料 2
三、整理资料 3
四、分析资料 3
第三节 统计指标与资料的分类 3
一、变量与变量值 3
二、变量转换 4
三、统计资料的分类 4
第四节 统计学的几个基本概念 5
一、同质与变异 5
二、总体与样本 5
三、参数与统计量 5
四、误差 5
五、概率 6
第五节 如何学习中医药统计学 6
一、思想重视 6
二、观念正确 7
三、方法得当 7
第二章 统计描述 8
第一节 频数分布 8
一、频数表 8
二、频数图 10
三、频数表和频数图的用途 11
第二节 数值资料的统计描述 12
一、集中趋势的统计描述 12
二、离散趋势的统计描述 15
第三节 分类资料的统计描述 17
一、分类资料的相对数描述指标 18
二、率的标准化 21
第四节 统计表和统计图 23
一、统计表 23
二、统计图 25
第五节 例题和SPSS电脑实验 27
第三章 概率分布 29
第一节 正态分布 29
一、正态分布的概念和特征 29
二、正态分布面积分布规律 30
三、正态分布的应用 31
第二节 二项分布和Poisson分布 31
一、二项分布 31
二、Poisson分布 34
第三节 抽样分布 35
一、t分布 35
二、x2分布 36
三、F分布 36
第四节 医学参考值范围的制定 37
第五节 例题和SPSS电脑实验 38
第四章 参数估计与假设检验 40
第一节 参数估计 40
一、抽样误差与标准误 40
二、总体均数的估计 41
三、总体率的估计 42
第二节 假设检验 43
一、假设检验的基本思想 43
二、假设检验的步骤 43
三、假设检验的两类错误 44
四、假设检验的注意事项 45
五、假设检验的分类 47
六、常用假设检验方法的选择 47
第三节 正态性检验与数据转换 48
一、正态性检验 48
二、数据转换 49
第四节 例题和SPSS电脑实验 50
第五章 t检验 52
第一节 样本均数与总体均数比较的t检验 52
第二节 配对设计资料比较的t检验 53
第三节 两独立样本均数比较的t检验 54
一、两小样本均数的比较 54
二、两大样本均数的比较（u检验） 55
三、方差不齐时的t检验 55
四、两样本几何均数的比较 56
第四节 例题和SPSS电脑实验 57
第六章 方差分析 59
第一节 方差分析概述 59
一、方差分析的基本思想 59
二、方差分析的应用条件 61
第二节 单因素和双因素方差分析 62
一、完全随机设计的单因素方差分析 62
二、随机区组设计的方差分析 65
三、多个样本均数间的多重比较 67
第三节 多因素方差分析 69
一、拉丁方设计的三因素方差分析 69
二、交叉设计的方差分析 70
三、析因设计的方差分析 72
四、正交设计的方差分析 75
第四节 重复测量资料的方差分析 78
一、一元方差分析 78
二、多元方差分析 80
三、注意事项 81
第五节 例题和SPSS电脑实验 81
第七章 双变量相关与回归分析 88
第一节 直线相关 88
一、直线相关的概念及应用条件 88
二、相关系数的意义及计算 88
三、相关系数的假设检验 89
四、直线相关分析的步骤 89
五、注意事项 90
第二节 秩相关 90
第三节 直线回归 91
一、直线回归的概念 91
二、直线回归分析的应用条件 91
三、直线回归分析的一般步骤 92
四、直线回归方程及其求法 92
五、直线回归方程和回归系数的假设检验 92
六、决定系数 94
七、在X实测范围内绘制出回归直线 94
八、残差分析 94
九、直线回归方程的应用 94
十、回归分析效果的评价 95
十一、注意事项 96
十二、直线相关与回归的区别与联系 97
第四节 曲线拟合 97
一、曲线直线化的意义 97
二、常用的非线性函数 97
三、利用线性回归拟合曲线的一般步骤 98
第五节 例题和SPSS电脑实验 99
第八章 x2检验 102
第一节 x2检验概述 102
一、x2检验的基本思想 102
二、x2检验的基本公式 102
第二节 独立样本四格表资料的x2检验 103
一、不校正的x2检验 103
二、校正的x2检验 104
第三节 四格表资料的Fisher确切概率法 105
第四节 独立样本多个率和构成比资料的x2检验 106
一、多个样本率比较的x2检验 107
二、多个构成比比较的x2检验 107
三、行×列表资料x2检验的注意事项 108
四、多重比较 108
第五节 配对设计分类资料的x2检验 109
一、配对设计分类资料概述 109
二、配对设计分类资料分析方法 110
三、配对设计四格表资料的假设检验 111
四、配对设计k×k表资料的假设检验 113
第六节 行×列表资料假设检验方法选择 114
一、双向无序的行×列表 114
二、单向有序的行×列表 114
三、双向有序属性相同的行×列表 115
四、双向有序属性不同的行×列表 115
第七节 拟合优度的x2检验 115
一、单个样本两个或多个构成比的分析 116
二、二项分布的拟合优度检验 116
第八节 多维分类资料的CMH统计分析 117
第九节 例题和SPSS电脑实验 119
第九章 基于秩次的非参数检验 123
第一节 非参数检验概述 123
一、非参数检验 123
二、秩和检验 123
第二节 配对设计资料的符号秩和检验 124
第三节 完全随机设计两样本比较的秩和检验 125
一、两组数值变量资料的秩和检验 125
二、两组有序分类变量资料（等级资料）的秩和检验 126
第四节 完全随机设计多个样本比较的秩和检验 126
一、多组数值变量资料的秩和检验 127
二、多组有序分类变量资料的秩和检验 127
第五节 随机区组设计资料的秩和检验 128
第六节 多个样本两两比较的秩和检验 130
一、完全随机设计多个样本间的多重比较 130
二、随机区组设计资料的两两比较 131
第七节 例题和SPSS电脑实验 132
第十章 实验设计 134
第一节 实验设计的基本要素与基本原则 134
一、实验设计的基本要素 134
二、实验设计的基本原则 135
第二节 常用实验设计类型 138
一、完全随机设计 138
二、配对设计 139
三、随机区组设计 140
四、拉丁方设计 140
五、交叉设计 141
六、析因设计 142
七、正交设计 144
八、重复测量设计 147
第三节 临床试验设计简述 148
一、临床试验设计的原则 148
二、双盲临床试验操作步骤 149
三、新药临床试验的分期 150
四、临床试验的统计分析数据集 150
五、临床试验统计分析 151
第四节 样本含量的估计 152
一、样本均数与总体均数比较时样本含量的估计方法 152
二、配对设计和交叉设计数值资料样本含量（对子数）的估计方法 153
三、完全随机设计的两样本均数比较时样本含量估计方法 153
四、完全随机设计多个样本均数比较时样本含量估计方法 153
五、样本率与总体率比较时的样本含量估计方法 154
六、配对设计分类资料样本含量估计方法 154
七、完全随机设计两样本率比较时的样本含量估计方法 155
八、完全随机设计多个样本率比较样本含量的估计方法 155
九、直线相关分析的样本含量估计方法 156
十、多因素分析样本含量的估计方法 156
十一、生存分析样本含量的估计 156
第五节 例题和SPSS电脑实验 156
第十一章 调查设计 158
第一节 概述 158
一、确定调查对象和调查指标 158
二、确定调查方法 158
三、常用的概率抽样方法 158
四、抽样调查的主要偏倚及其控制措施 159
五、确定样本含量 159
六、确定资料收集方式 159
七、编制调查表或调查问卷 160
八、制定资料整理分析计划 160
九、制定调查的组织计划和质量控制方案 160
第二节 调查问卷设计 161
一、问卷的设计要求 161
二、问卷方式 161
三、统计尺度 162
四、问卷设计 162
五、调查表举例 163
六、量表的应用 164
第三节 调查问卷的质量评价 164
一、信度 165
二、效度 167
三、信度和效度的关系 168
四、反应度 168
五、实用性和可接受性 168
六、SPSS统计软件实现效度与信度的分析 168
第四节 样本含量的估计 169
一、单纯随机抽样和系统抽样时样本含量的估计 169
二、分层随机抽样时样本含量的估计 170
三、整群抽样时样本含量的估计 171
第十二章 协方差分析 172
第一节 协方差分析概述 172
一、协方差分析的基本思想 172
二、协方差分析的应用条件 172
三、协方差分析的基本步骤 172
第二节 协方差分析的应用 176
一、完全随机设计协方差分析 176
二、配伍组设计协方差分析 176
第三节 例题和SPSS电脑实验 178
第十三章 多重线性回归分析 181
第一节 多重线性回归 181
一、多重线性回归方程 181
二、多重线性回归方程的建立 181
三、多重线性回归方程的检验 182
第二节 自变量的选择 184
一、选择自变量的标准与原则 184
二、选择自变量的常用算法 184
第三节 多重线性回归的应用及其注意事项 185
一、多重线性回归的应用 185
二、各自变量作用大小的评价 186
三、应用多重线性回归时的注意事项 186
第四节 例题和SPSS电脑实验 187
第十四章 Logistic回归分析 188
第一节 Logistic回归分析概述 188
一、Logistic回归模型 188
二、Logistic回归参数的估计及其意义 189
三、Logistic回归模型与回归系数的假设检验 190
四、标准偏回归系数 190
五、Logistic回归模型的拟合优度 191
六、Logistic回归模型的预测准确度 191
七、Logistic回归的样本含量 191
八、共线性问题 191
九、异常值与强影响案例 191
十、筛选自变量与建立好的回归模型 192
十一、Logistic回归的应用 192
第二节 非条件Logistic回归 192
一、二分类资料的Lcgistic回归 192
二、多分类资料的Logistic回归 195
第三节 条件Logistic回归 198
一、1∶1配对资料的条件Logistic回归 198
二、1∶m匹配资料的条件Logistic回归 199
三、关于Logistic回归的几点说明 199
第四节 例题与SPSS实验 199
第十五章 生存分析 204
第一节 生存分析概述 204
一、生存资料的基本概念 204
二、生存分析的基本概念与用途 204
三、生存分析的主要内容和基本方法 205
四、生存分析的常用指标 205
第二节 生存资料的统计描述 206
一、乘积极限法 206
二、寿命表法 207
第三节 生存率的估计 208
一、乘积极限法 208
二、寿命表法 208
三、尾部数据生存率可信区间的估计 209
第四节 生存曲线的比较 209
一、对数秩检验 210
二、Breslow检验 211
三、Gehan比分检验 211
四、生存时间比较的假设检验注意事项 213
第五节 Cox比例风险回归模型 213
一、Cox模型的基本原理 213
二、参数估计 214
三、假设检验 215
四、因素筛选与最佳模型的建立 215
五、应用实例 216
六、Cox回归PH假定的判定方法 218
七、Cox回归与多元线性回归、Logistic回归的比较 219
第六节 例题和SPSS电脑实验 219
第十六章 聚类分析和判别分析 222
第一节 聚类分析 222
一、聚类分析概述 222
二、系统聚类 223
三、K类中心聚类 224
四、两步聚类 224
五、讨论 226
第二节 判别分析 227
一、Fisher判别分析法 227
二、Bayes判别分析法 229
三、逐步判别分析法 230
四、讨论 231
第三节 例题和SPSS电脑实验 231
第十七章 主成分分析与因子分析 233
第一节 主成分分析 233
一、主成分分析的数学模型 233
二、主成分的求法 233
三、主成分的性质 234
四、主成分个数的确定 234
五、主成分得分的计算 235
六、主成分分析的主要应用 236
第二节 因子分析 236
一、因子分析的数学模型 236
二、因子模型的性质 237
三、因子载荷阵的求解及公因子数目的确定 237
四、因子旋转 237
五、因子得分 238
六、因子分析的几点注意 239
第三节 例题和SPSS电脑实验 240
第十八章 Meta分析 243
第一节 Meta分析概述 243
一、Meta分析的用途 243
二、Meta分析的方法和步骤 243
第二节 Meta分析的基本统计方法 244
一、效应指标的选择和表达 244
二、异质性检验和模型的选择 245
三、合并效应量的估计与统计推断 245
四、敏感性分析与亚组分析 250
五、Meta分析应用注意事项 250
附录A 统计用表 252
附表1 百分率的95％可信区间 252
附表2 Poisson分布总体均数的可信区间 253
附表3 q界值表 254
附表4 q′检验界值表 255
附表5 r界值表 256
附表6 rs界值表 257
附表7 T界值表（配对比较的符号秩和检验用） 258
附表8 T界值表（两样本比较的秩和检验用） 259
附表9 H界值表（三样本比较的秩和检验用） 260
附表10 M界值表（随机区组比较的秩和检验用） 261
附表11 ？值表（多个样本均数比较时所需样本含量的估计用）α＝0.05，β＝0.10 262
附表12 λ值表（多组样本率检验时所需样本含量估计用） 264
附表13 随机数字表 265
附表B 希腊字母表 266
附表C 常用统计符号 267
主要参考文献 270